第54章突破，形勢一片大好
采集完數值之後，才來到了重點，由於很多數據都是沒有的，比如說空氣密度數據，比如說大氣的數據。
葉成隻能努力尋找一個比較好地分析土地乾旱程度地方法。
好在前世看過的論文比較多，終於給他想到了一個能夠用於現在這種情況的方法。
叫做溫度植被乾旱指數（teetationdrynessdex），簡稱tvdi。
是一種基於光學與熱紅外遙感通道數據進行植被覆蓋區域表層土壤水分反演的方法。tvdi通過結合地表溫度（lst）和歸一化植被指數（ndvi），能夠有效地評估植被覆蓋區域的乾旱程度。
說人話就是隻需要地麵溫度的數據、近紅外波段的數據、紅波段的數據就能進行計算。
像是葉成前世那樣，用計算機來全算了肯定是沒有辦法的。
首要問題就是溫度沒有辦法算，其次就是計算速度有點慢，最好的方法還是多選幾個樣本點的數據來進行計算。
不過，其實還有一個靈魂問題，乾旱缺水的情況難道不能夠肉眼看出來嗎？需要這麼麻煩嗎？
作物的水分狀況直接影響其生長發育和產量，因此通過觀察作物的生長狀態可以間接推斷出土壤水分含量的情況。
葉片含水量：作物的葉片含水量是反映其水分狀況的直接指標。水分充足時，葉片飽滿、硬挺；水分不足時，葉片會變得萎蔫、柔軟。通過測量葉片的含水量或者觀察葉片的狀態，可以判斷作物的水分狀況。
葉片顏色和大小：水分充足的作物葉片通常顏色較深，大小適中。水分不足時，葉片可能會變黃，生長受限，葉片變小。
生長勢：作物的生長勢是指其生長的速度和強度。水分充足時，作物生長勢強；水分不足時，生長勢減弱。
果實或種子的發育情況：作物的果實或種子在水分充足的條件下發育較好，大小適中，色澤正常。水分不足時，果實或種子可能會發育不良，大小減小，色澤變差。
植株整體生長狀況：通過觀察作物的整體生長狀況，如莖杆粗細、植株高度、分枝情況等，可以綜合判斷作物的水分狀況。
一個合格的老農，是能夠分辨出來作物是否缺水的。但是存在一個響應時間的問題，一般根係比較發達的主糧作物，缺水的問題需要幾天甚至長達幾周的時間才能表現在外在上。
而遙感技術，能更早的發現這個問題，甚至是通過對於上遊的森林的監測還能更加提前。
並且能夠定量的用數據來進行分析，並且進行調控，所以還是有意義的。
更重要的意義在於，在這邊進行人員的培養和實踐，很快就能反哺新鄉農牧區的宏觀監測。
能夠更好地分配和管控水資源，甚至於說對於作物生長狀況的理性分析，對於星火開拓集團的大戰略是有用的。
不過，還有一個最重要的原因，葉成找到了自己的意義。
自己所學是真的有用的，這真的非常重要。
人生在世的終極目的之一，證明和實現自身的價值和意義，是非常關鍵的。
葉成也有私心，他本身答應接管礦工聯合會的事情，也是因為自己的內心。
修行，必須要道心通明，而證明和實現自身的價值和意義，對於穩固道心可太有意義了。
要不說老有人鬱鬱寡歡呢，道心通明並不是什麼虛構的概念，而是實實在在地存在的，人類獨有的一種很高級的特質。
不過轉過頭來，計算溫度植被乾旱指數也並不複雜，隻是計算量比較大。
公式如下：
tvdi=（tsts）/（tsaxts）
其中ts=a+bndvi濕邊方程；
tsax=c+dndvi乾邊方程；
tvdi的值域為[0,1]。
tvdi越大，土壤濕度越低，tvdi越小，土壤濕度越高。
其中，a、b、c、d為乾、濕邊擬合係數，通過散點圖擬合計算。
其實就是找出所有ndvi（歸一化植被指數）值對應的地麵溫度值，並將其繪圖。
而歸一化植被指數的計算就非常簡單了，通過比較近紅外波段和紅光波段的反射率來計算，其計算公式為：
ndvi=nirr/nir+r，其中nir代表近紅外波段的反射率，r代表紅光波段的反射率。?
最後的計算用了100人，兩天時間，敲計算器才算出來。
完成這件事之後，葉成內心非常暢快，就像是一個完成畢業設計得到畢業證的研究生一樣，全身的毛孔都打開了。
在這樣的狀態之下，葉成也成功突破了卡了他一年時間的煉氣七層，完成了肝臟的洗煉，到達了煉氣八層。又花了一夜時間平穩氣息，葉成才穩定好氣息，繼續完成從賀蘭山以東引水的計劃。
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