基于DEM校正TVDI的华北地区旱情监测分析

以MOD13A3数据和MOD11A2数据为基础,并结合30 m空间分辨率SRTM高程数据进行高程校正,获得2017年华北地区各个月份TVDI等级分布图,利用TRMM 3B43逐月降水数据和CLDAS V2.0土壤体积含水量数据对TVDI反演结果进行联合分析,探讨旱情、降雨和土壤水分三者之间的关系。实验结果表明,华北地区旱情时空分布变化具有不均一性,2017年3、4月份华北地区出现春旱现象,而11、12月份则出现冬旱现象,7至9月份雨季的到来使旱情得到缓解,华北地区处于湿润状态。此外,DEM校正后的TVDI和月降雨量水平、土壤水分体积含水量存在负相关性。2017年DEM校正后的TVDI的波动性表现比较平稳,而降雨和土壤水分的波动性相对较大。     

地表温度估测土壤含水量

介绍了利用热红外数据,通过地表温度遥感监测土壤水分的方法及其原理.对影像经过一系列预处理工作之后,将图像亮度值D N(TM6)转换为地表温度,利用实时的土壤含水量与地表温度进行相关分析,发现二者之间存在显著的正相关关系,并通过回归分析,初步建立了二者关系的数学模型.基于上述数学模型和地表温度的数字图象,可以得到土壤水分的等级图.     

WRF和GLDAS降水数据在黑河上游山区流域的比较与分析

参考黑河上游4站点的观测数据,用包含多统计指标的全面评价方法评价了20042009年WRF制备的5 km,1 h降水数据和空间插值后的5 km,3 hGLDAS降水数据.结果表明两者对降雨的时空分布表现均优.WRF产生的<1 mm和>8 mm降水的总日数、总量更符合实际降水情况,但缺少1~8 mm的降水,春季降水峰值偏大,总降水日数偏少.GLDAS降水和观测的相关系数更高,但年降水量偏少;<1 mm降水日数、总量过多,>2 mm降水日数偏少,春季降水峰值过大.由此两组数据驱动模型模拟时,需考虑数据本身的特点,同时黑河流域仍迫切需要更精确的降水数据.     

基于降尺度和分层优化采样的土壤水分制图方法研究

如何获取能够代表卫星观测尺度、并揭示空间异质性的土壤水分数字地图,是被动微波土壤水分产品真实性检验研究的关键问题.本研究选取河北省深州市为研究区域,首先基于MODIS长时间序列的NDVI、LST和Albedo产品数据集,综合利用HANT重构方法和降尺度模型优选,获取1km分辨率的土壤水分估算结果.其次,为保证检验真值的...     

模拟草地内黑麦草叶游离脯氨酸含量与叶含水量、土壤含水量之间的相互关系研究

实验植物黑麦草种植于自行设计和制作的圆形土壤柱中作为模拟草地，柱内土壤含水量采用称重法加以控制，通过调节灌水次数和每次灌入水量在各柱之间建立起土壤水分梯度。从柱内植物形成稳定的种群开始到生长季末，共进行了两个周期的之分处理实验，期间以固定的间隔在草群内取最新完全展开的叶片测定其含水量和游离脯氨酸含量。将每一次取样得到的脯氨酸含量、土壤含水量和叶片含水量这三组数据作相关与回归分析发现，脯氨酸含量与土     

被动微波遥感土壤水分产品降尺度方法研究综述?

利用被动微波遥感反演土壤水分是当前监测土壤含水量最有效的手段之一.但是受限于较低的空间分辨率,被动微波遥感土壤水分产品一般只适用于大尺度研究.为了满足科学研究中对不同分辨率土壤水分产品的需求,对土壤水分降尺度的相关研究成为当前遥感领域的一个研究热点.本文就目前国内外土壤水分降尺度方法进行详细介绍,并比较和评价多元统计回归法、基于物理模型的方法、权重分解、数据同化及空间插值等方法的优缺点及适用条件.最后指出目前土壤水分降尺度方法存在的问题,并提出今后降尺度方法的发展方向.     

基于HJ-1A/1B卫星TVDI的干旱遥感监测研究——以鄱阳湖流域为例

针对鄱阳湖流域2011年春季出现的特大旱情,利用2011年3~6月HJ-1A/1B卫星CCD影像计算NDVI,结合同步HJ-1B卫星IRS数据计算的地表温度信息,构建NDVI-LST空间,获取了鄱阳湖流域温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI).利用同步观测的AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)表层土壤含水量数据对温度植被干旱指数结果进行可靠性验证.结果表明,TVDI和AMSR-E土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到-0.697(P0.05),由HJ-1A/1B卫星影像计算得到TVDI可以有效表征鄱阳湖流域的土壤含水情况.用TVDI监测结果分析鄱阳湖流域2011年干旱,从空间分布来看,鄱阳湖流域受灾最严重的是环鄱阳湖区和修水流域.从时间分布来看,鄱阳湖流域3月底以轻旱为主,4月底流域南部旱情加重出现中度干旱,5月鄱阳湖流域将近80%的区域都受到不同程度干旱的影响.     

随机森林反演绿洲土壤水分的特征参数优化降维方法

为解决植被覆盖区土壤水分反演的复杂性问题,以内蒙古西部的额济纳绿洲为研究区,针对草地、耕地、林地以及总体样本等不同情况,基于Radarsat-2 C波段全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)数据,利用标准强度和相位处理以及多种目标极化分解方法,提取...     

玛多地区基于植被指数对土壤水分的反演

采用Landsat5影像数据对青海省果洛州玛多地区植被指数和地表温度进行提取,通过地面同步测定土壤水分含量,分析三者之间的相关关系。结果发现:归一化植被指数(NDVI)与土壤水分在植被盖度较低时,二者之间存在较为明显的负相关关系r=-0.655;地表温度与土壤水分呈负相关关系r=-0.932,3种关系模型中线型模型拟合效果最好R2=0.769 0;引入变量植被温度指数TVI并对其与土壤水分做相关分析,结果发现土壤水分与TVI之间的相关系数r=-0.906,二者之间存在明显的负相关关系,3种关系模型中,幂指数模型的决定系数最高R2=0.855 0,TVI与土壤水分的拟合效果较温度与土壤水分的好,因此利用植被指数对区域土壤水分的反演是可行的。     

祁连山区DISPATCH、多元回归降尺度方法及SMAP产品的应用对比

土壤水分对山区水文过程具有重要意义,遥感土壤水分产品能够长时间序列地提供山区流域的土壤水分空间分布数据,但分辨率较粗,无法直接应用,因此需要在山区进行降尺度研究.本文采用DISPATCH(disaggregation base on physical and theoretical scale change)方法和多元回归方法对SMAP(soil moisture active passive)36 km×36 km遥感土壤水分产品进行降尺度,进而选取SMAP (9 km×9 km)的高精度遥感土壤水分产品和实测土壤水分数据,利用R(相关系数)、E_RMS(均方根误差)和E_bias(偏差)指标评估降尺度结果.评估结果表明:由于2种降尺度方法的函数关系和反演过程存在差异,DISPATCH方法降尺度结果的数据趋势拟合效果较好,而多元回归方法降尺度结果的数据精度较好;在季节尺度对比中,不同季节山区温度和土壤水分的时空变化,导致多元回归方法降尺度效果春季最好,秋季次之,而夏季最差;DISPATCH方法降尺度效果秋季最好,夏季次之,而春季最差;亮温数据和...     

CLDAS和GLDAS对中国区域土壤湿度的模拟与评估

土壤湿度是气候变化的重要影响因素之一,但是土壤湿度观测资料的缺乏严重制约了与之相关的研究,陆面模式模拟的土壤湿度资料可作为观测资料的重要补充,广泛应用于业务和科研.利用国家气象信息中心提供的2012年中国区域226个站点逐小时的土壤湿度观测资料,对中国气象局陆面同化系统(CLDAS)和全球陆面同化系统(GLDAS)四个陆面模式输出的土壤湿度产品进行了比较与评估,结果表明:①五个模式均可以模拟出中国区域土壤湿度的空间分布状况,但是从模拟值与观测值的偏差和相关系数来看,CLDAS的土壤湿度产品优于GLDAS;②从对选取的五个研究区域土壤湿度的模拟状况来看,CLDAS好于GLDAS,仅在江淮和西南地区的模拟存在轻微的偏差;③CLDAS在中国区域的土壤湿度模拟上存在一定的优势,这对于土壤湿度研究和业务应用都具有积极的意义.     

基于多源卫星遥感产品的土壤湿度融合与降尺度研究

针对卫星遥感土壤湿度产品时空分辨率较低、难以满足中小流域洪水预报要求的问题,以秦淮河流域为研究区,将SMOS、SMAP和AMSR2等3种卫星遥感土壤湿度产品采用集合平均的方式进行融合,在地形湿度指数与土壤湿度关联关系的基础上建立空间降尺度方法,从而实现精细尺度的土壤湿度获取。研究结果表明,多源遥感融合产品相较于原有卫星具有更小的均方根误差,在日均值和季度均值上都更为接近实测结果,改善了单颗卫星监测时段间隔大、监测数据不准确的弊端,具有更好的适用性。     

基于模拟土壤含水量的干旱监测技术

为实现大范围干旱的实时监测,开发了基于模拟土壤含水量的干旱监测技术.采用VIC(variable infiltration capacity)大尺度水文模型模拟了30 km网格尺度的逐日土壤含水量,建立了土壤含水量距平指数(SMAPI),分析了其在2002年山东干旱和2010年西南地区干旱监测中的作用.结果表明,SMAPI具有较明确的物理意义,能够反映大范围干旱在时间和空间上的发生、发展及变化趋势.基于模拟土壤含水量的干旱监测技术,可为全面认识干旱,有效预防和减轻干旱灾害提供技术支持.     

基于微波遥感的土壤湿度异常监测

提出地表微波极化差异指数,并利用AMSR-E星载被动微波遥感亮温数据,统计分析了2002-2006年7月上旬新疆微波极化差异指数旬平均分布;通过计算归一化距平,反演得到新疆7月上旬土壤湿度动态变化分布图。结果表明:利用微波极化差异指数能够较好地表征土壤湿度时空异常变化,为定量监测土壤相对干湿程度提供了一种有效便捷的方法。     

基于GIS的两种土壤水分模拟方法的对比研究

借助数字地形分析和GIS方法,将野外采样和空间分析相结合,研究了利用区域土壤水分空间统计模型和地形湿度指数模型模拟土壤水分的方法。并在此基础上,以陕北黄土高原为实验样区,利用实测的土壤水分数据分别构建两种模型对土壤水分进行模拟,分析了不同模型模拟土壤水分的精度,对两种方法模拟土壤水分的效果进行了评价。     

基于全通滤波网络的土壤含水率传感器的设计

土壤水是土壤的三大组成物质之一,对植物生长起着十分重要的作用。通过对土壤含水率的实时监测,可以动态掌握土壤墒情,对于农业生产中的节水灌溉具有重要意义。设计了一种基于全通滤波网络的土壤含水率传感器。该传感器包含电极、超高频正弦波振荡器、全通滤波网络、相位补偿电路和信号相位差检测电路5个部分。传感器电极以电容的形式接入全通滤波网络,含水率不同的土壤其介电常数也不同,并导致电极电容发生变化,进而使得全通滤波网络的相频特性发生显著变化。传感器通过感知这种变化确定土壤含水率。为了使得全通滤波网络对电极电容变化的反应最灵敏,通过分析全通滤波网络相频特性函数,建立了寻找最优电阻阻值R1的目标函数。通过对该目标函数的求解得到了R1的最优值为11.25Ω。试验表明,传感器预测土壤质量含水率平均预测误差为1.51%,最大预测误差为4.71%。     

TRMM/PR在青藏高原土壤水分变化研究中的应用

针对热带降雨观测计划(TRMM)上搭载的降雨雷达(PR)参数情况发展了基于积分方程模型与一阶植被散射模型的青藏高原地区的土壤水分变化反演模型.利用AVHRR/NDVI产品以及PR数据,用上述模型对青藏高原3个试验区1998年4～9月的土壤水分变化情况进行了反演,结果显示模型反演结果与实测结果吻合较好,3个站点的均方根误差分别为0.045,0.069和0.056.     

基于机器学习模型的多层土壤湿度反演

为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。结果表明:随机森林模型模拟结果更加稳定,反演效果更佳;受气象因子驱动的影响,3种机器学习模型对地表0~10.cm深度内土壤湿度的反演效果更佳,对深层土壤湿度的反演效果随着深度增加而变差;增加表层土壤湿度及不同深度土壤温度作为驱动因子可以有效提高机器学习模型对深层土壤湿度的反演能力。     

基于FDR技术的土体质量含水率和干密度快速检测方法

为解决现有烘干法和环刀法测定土体质量含水率和干密度存在的周期长、扰动大的问题,提出一种基于频域反射(FDR)技术的快速无损检测方法。基于介电常数、电导率与质量含水率和干密度的关系式,利用电导率与介电常数的拟合关系,推导出质量含水率和干密度的求解公式。参数率定试验和模拟土体填筑的模型试验表明,提出的质量含水率与干密度快速测定方法合理可行,具有较高的测试精度。