土壤含水量是气候、水文和生态等研究的重要参数。地表温度-植被指数特征空间法是遥感监测土壤含水量的常用方法。以欧洲伊比利亚半岛为研究区,使用MSG-SEVIRI(Meteosat Second Generation-Spinning Enhanced Visible and Infrared Imag...土壤含水量是气候、水文和生态等研究的重要参数。地表温度-植被指数特征空间法是遥感监测土壤含水量的常用方法。以欧洲伊比利亚半岛为研究区,使用MSG-SEVIRI(Meteosat Second Generation-Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager)晴空数据,构建地表温度日较差-植被覆盖度特征空间。在此特征空间上,结合研究区土壤质地数据,建立土壤含水量反演模型反演土壤体积含水量。利用西班牙REMEDHUS (REd de MEDiciòn de la HUmedad del Suelo)土壤含水量观测网络的实测数据对反演结果进行验证,均方根误差均在0. 05 m^3/m^3以内,具有较高的精度。与常用的地表温度-植被覆盖度特征空间的结果对比证明,以地表温度日较差替代地表温度,能够减小地表温度反演误差导致的土壤含水量估算误差,从而提高土壤含水量反演精度。展开更多
为进一步研究适用于风云三号(FY-3)土壤水分遥感产品的降尺度方法,分别将基于不规则三角形特征空间的Chauhan模型与Piles模型等土壤水分降尺度方法应用于低分辨率风云三号B星(FY-3B)土壤水分产品,得到高分辨率土壤水分,结合地面观测数据...为进一步研究适用于风云三号(FY-3)土壤水分遥感产品的降尺度方法,分别将基于不规则三角形特征空间的Chauhan模型与Piles模型等土壤水分降尺度方法应用于低分辨率风云三号B星(FY-3B)土壤水分产品,得到高分辨率土壤水分,结合地面观测数据,对不同降尺度方法进行对比分析。结果表明,不同降尺度方法后土壤水分与FY-3B土壤水分空间分布一致,其中,Chauhan模型降尺度后土壤水分与地面观测值相关性最好,均方根误差RMSE低于0.08 cm 3·cm-1,FY-3B土壤水分产品本身的精度以及降尺度模型是影响降尺度结果的重要因素。展开更多
文摘土壤含水量是气候、水文和生态等研究的重要参数。地表温度-植被指数特征空间法是遥感监测土壤含水量的常用方法。以欧洲伊比利亚半岛为研究区,使用MSG-SEVIRI(Meteosat Second Generation-Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager)晴空数据,构建地表温度日较差-植被覆盖度特征空间。在此特征空间上,结合研究区土壤质地数据,建立土壤含水量反演模型反演土壤体积含水量。利用西班牙REMEDHUS (REd de MEDiciòn de la HUmedad del Suelo)土壤含水量观测网络的实测数据对反演结果进行验证,均方根误差均在0. 05 m^3/m^3以内,具有较高的精度。与常用的地表温度-植被覆盖度特征空间的结果对比证明,以地表温度日较差替代地表温度,能够减小地表温度反演误差导致的土壤含水量估算误差,从而提高土壤含水量反演精度。
文摘为进一步研究适用于风云三号(FY-3)土壤水分遥感产品的降尺度方法,分别将基于不规则三角形特征空间的Chauhan模型与Piles模型等土壤水分降尺度方法应用于低分辨率风云三号B星(FY-3B)土壤水分产品,得到高分辨率土壤水分,结合地面观测数据,对不同降尺度方法进行对比分析。结果表明,不同降尺度方法后土壤水分与FY-3B土壤水分空间分布一致,其中,Chauhan模型降尺度后土壤水分与地面观测值相关性最好,均方根误差RMSE低于0.08 cm 3·cm-1,FY-3B土壤水分产品本身的精度以及降尺度模型是影响降尺度结果的重要因素。