遥感蒸散模型的时间重建方法研究

本文提出的遥感蒸散模型的时间重建方法考虑了逐日蒸散可能的变化情况,在阻抗-彭曼单层模型的基础上,将图像去云处理与时间重建结合在一起,先使用SEBS能量平衡余项模型获得晴好日的地表阻抗信息,选择了叶面积指数LAI作为反映植被表面阻抗的参量,通过时间序列谐波分析(HANTS)获得逐日逐像元的LAI信息,将晴好日的阻抗信息扩展至待定日,并使用因子函数表达了极端温湿条件对植被叶面阻抗的限制作用。使用中科院禹城站2003年作物季的大型蒸渗仪数据对模型所得逐日蒸散结果进行了验证。在作物生长季,模型结果相对于实测结果表现出了良好的相关性(R2≈0.7),远优于作为对比的蒸发比不变法。受单层模型假设局限,方法在裸地及稀疏植被上的结果还存在着较大的误差。