一种改进的遥感热惯量模型初探

本文改进了遥感热惯量模型 ,考虑到植被因素的影响 ,在植被覆盖区 ,使用双层模型中的土壤热能量平衡方程 ,同时在热传导方程的边界条件中引进显热通量和潜热通量 ,使热惯量模型的应用范围从裸土扩展到植被覆盖区 .通过顺义地区的MODIS影像数据和同步野外测量数据对此模型进行验证 ,所获得的热惯量值与实测热惯量值进行比较 ,结果表明改进模型的实用性和可行性 .

基于改进热惯量模型的表层土壤水反演研究

针对改进热惯量模型需要通过对地面实测的温度进行插值推算地表最高温度,而玛多县属高原地区,较难获取实测数据,利用MODIS地表温度产品的4个瞬时值计算日平均地表温度,结合修正普适性单通道算法反演HJ-1B地表温度,推算出地表最高温度,从而减少了改进热惯量模型对地面观测数据的依赖,进而利用HJ-1B数据反演了玛多县土壤水。结果表明:本文方法可行,能够获得较高分辨率的土壤水空间分布结果,拓宽了HJ-1B数据的应用范围。

宁夏土壤湿度遥感监测热惯量模型的建立

宁夏土壤湿度遥感监测热惯量模型的建立＊张晓煜（宁夏气象科研所银川７５０００２１９７６年美国人Ａ．Ｋａｈｌｅ等人作出１张加利福尼亚Ｐｉｓｇａｈ火山口熔岩湖的热惯量图，引起了遥感界的广泛关注；８０年代中后期我国遥感界开始在华北探索热惯量方法用于表层土壤湿...

面向火星表面巡视探测的热惯量反演模型及试验验证

基于火星表面土壤温度的昼夜周期性变化特性,建立了一种面向火星表面巡视探测的热惯量反演模型,可根据表层不同深度的热电偶测温数据计算被测区域的热惯量,实现表面巡视探测过程中的热惯量在线反演。为验证模型正确性,在地面建立了火星表面热特性试验测试系统,通过对比被测模拟火星土壤的热惯量实际值与模型计算值,验证热惯量反演模型的精度。结果表明,与试验模拟火星土壤的热惯量数值相比,该模型对热惯量的反演误差小于6%,为在线反演火星表面不同土壤地形的热惯量,辅助识别地形可通过性提供了一种可行方法。

基于ATI和TVDI模型的河北平原土壤湿度遥感反演

为了进一步提高河北平原土壤湿度时空变化的监测精度,本文以MODIS数据和实测土壤相对湿度数据为数据源,按照优势互补的设计思想,联合应用表观热惯量模型(ATI)和温度植被干旱指数模型(TVDI)反演河北平原地区的土壤相对湿度。在3—5月、10—11月采用基于NDVI=0.2阈值分区分方案的反演方法反演河北平原地区的土壤相对湿度,其中在每旬NDVI>0.2的区域采用TVDI模型,NDVI≤0.2的区域采用ATI模型,而6—9月单独使用TVDI模型来反演土壤相对湿度值。在1—2月和12月,由于植被覆盖度较低和实测土壤相对湿度数据缺测,采用ATI模型。模拟模型全部通过0.01的显著性检验。研究结果表明,河北平原地区的土壤相对湿度在年内时间变化上呈现两个由升到降的变化周期,第1个周期为12月—翌年6月,其中,12月—翌年3月为上升,3—6月为下降,3月为峰值;第2个周期为6—12月,其中,6—8月上升,8—12月下降,8月为峰值;全年土壤相对湿度的平均最大值出现在8月,最小值出现在6月。土壤相对湿度的空间分布主要受降水、人工灌溉和土地利用方式的影响,冀东和沧州滨海平原同期的土壤相对湿度值高于平原其他部分,春季太行山山前平原和燕山山前平原的土壤相对湿度值相对较高。对3个代表性月份(5月、7月和10月)进行的点对点验证表明,各月遥感反演结果的平均相对误差分别为21.4%、19.25%和22.22%。可见,遥感反演的土壤相对湿度和实测土壤相对湿度具有良好的相关性。将本文研究结果和全部用ATI模型和全部用TVDI模型反演的结果进行对比发现,联合应用ATI和TVDI模型分区反演模型反演的土壤相对湿度的平均相对误差均小于其他两种单一反演模型。

条件植被温度指数及其在干旱监测中的应用

应用NOAA -AVHRR数据 ,在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数进行年度间相对干旱程度监测的基础上 ,提出了条件植被温度指数的概念 ,它适用于监测某一特定年内某一时期 (如旬 )区域级的相对干旱程度。条件植被温度指数的定义既考虑了区域内归一化植被指数的变化 ,又考虑了在归一化植被指数值相同条件下土地表面温度的变化。陕西省关中平原地区 2 0 0 0年 3月下旬干旱的监测结果表明 ,条件植被温度指数能较好地监测该区域的相对干旱程度 ,并可用于研究干旱程度的空间变化特征 ,对干旱的监测结果与用土壤热惯量模型反演的土壤表层含水量的结果基本吻合。

基于MODIS数据的黑河流域土壤热惯量反演研究

热惯量法在土壤水分反演中有着广泛的应用。以MODIS数据为基础,选用真实热惯量模型,反演得到了黑河流域的土壤热惯量,为进一步研究流域土壤水分提供可靠的方法和数据。利用地面实测数据对模型参数及反演结果进行了验证,并分析了地表昼夜最大温差、地表反照率及土壤热惯量的季节性变化规律,同时对比了真实热惯量模型与表观热惯量模型反演结果与土壤水分的相关性。结果表明:地表温差、地表反照率及土壤热惯量都具有明显的季节性变化特征;真实热惯量模型相对于表观热惯量模型更有利于土壤水分的反演,且具有广泛的适用性。

基于重建MODIS无云数据反演京津冀地区土壤湿度

目前得到广泛应用的MODIS数据集产品虽然部分去除了水、云、气溶胶和云阴影的影响,但卫星传感器自身性能衰退变化、云层干扰、大气气溶胶厚度等会带来一定的噪声。以京津冀为研究区,利用Savitzky-Golay滤波方法对2011年3—8月MODIS数据进行重建,去除噪声等对影像造成的影响,综合运用表观热惯量模型和温度植被干旱指数模型对土壤相对湿度进行反演。结果表明:重建方法能够对影像中云覆盖区域的缺失数据进行有效填补;春季、夏季分别基于NDVI=0.21和NDVI=0.20阈值分区方案反演土壤湿度,反演结果的平均相对误差为17%;研究区夏季土壤湿度较高,沿海地区、冀北山地、太行山周围地区土壤湿度较其他地方高。

草地土壤水分遥感反演方法的适用性

应用MODIS数据,构建中国草地的3种土壤水分反演模型[表观热惯量(apparent thermal inertia,ATI)、温度植被干旱指数(temperature vegetation drought index,TVDI)和植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI)],利用实测土壤水分和AMSR2数据进行验证,对3种模型适用性进行了研究。结果表明:3种模型反演结果与实测土壤水分呈现不同程度相关性,从区域整体上均能反映土壤水分时空变化;ATI模型适用于冬季草丛生态系统、草甸生态系统、高寒稀疏植被和冻原生态系统的土壤水分反演,但不适用于草原生态系统,并且夏季误差较高;TVDI模型春季在草丛生态系统、草甸生态系统、高寒稀疏植被和冻原生态系统适用性好,但是冬季反演结果偏差大;VSWI模型夏季误差较小,并且适用于反演草原生态系统土壤水分。