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基于多源遥感数据的干旱/半干旱地区表层土壤水反演方法研究

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第一章 绪论

1.1 土壤含水量概念介绍

1.2 选题背景与研究意义

1.3 研究进展

1.4 论文的组织结构

1.5 技术路线

第二章 研究区、数据介绍及预处理

2.1 研究区概况

2.2 数据介绍

2.3 数据预处理

第三章 地表反照率遥感反演与验证

3.1 引言

3.2 理论方法

3.3 结果与分析

3.4 小结

第四章 地表温度、组分温度、近地表气温遥感反演与验证

4.1 引言

4.2 理论方法

4.3 结果与分析

4.4 小结

第五章 地表净辐射遥感反演与验证

5.1 引言

5.2 理论方法

5.3 结果与分析

5.4 小结

第六章 表层土壤水遥感反演与验证

6.1 引言

6.2 理论方法

6.3 结果与分析

6.4 小结

第七章 结论与展望

7.1 总结

7.2 论文的创新点

7.3 问题和展望

致谢

参考文献

附录(一) MODIS通道分布和主要用途

附录(二) MODIS数据产品说明

附录(三) 自动气象站观测数据的说明

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摘要

土壤水分是一个与农业、生态、气候和水文有重要关系的陆地环境变量,及时准确的监测土壤水分状况,为改善干旱/半干旱地区的气候、旱情防治、生态环境修复和区域发展规划等方面都有重要的指导作用。传统的土壤水分测量方法如田间实测法仅限于单点测量,代表性差,无法高效率的获得大范围测量结果,限制了其应用范围。利用遥感技术反演土壤水分具有快速、高效、持续和覆盖面广等优点,可以克服传统方法的缺陷,关于土壤水遥感反演方法的研究仍具有十分重要的实用价值。
  本论文利用多源卫星遥感数据和相关地面观测资料,分别在黑河流域张掖地区和黄河源区玛多县,对利用光学遥感数据反演土壤水分研究中,应用最为广泛的热惯量法和温度一植被指数特征空间法(TVDI)进行了改进完善。
  (1)地表反照率是估算地表净辐射和改进热惯量模型法的关键参数,针对HJ-1/Landsat8卫星是单一角度观测,通常采用的假定地表为各向同性的朗伯面,用地表反射率来近似代表地表反照率的方法会存在较大误差的问题,本论文将混合像元分解技术和BRDF核驱动模型结合,实现了混合像元窄波段反照率遥感反演;然后使用6S模型进行辐射模拟,从能量角度出发,实现了窄波段反照率向宽波段转换。验证结果表明,相比传统假设地表为朗伯体条件下计算的反照率,本论文基于先验知识可以较好地改善地表反照率的反演精度。
  (2)地表温度是改进热惯量模型法和 TVDI法的关键参数,本论文参照已有研究成果,首先选用修正普适性单通道算法反演了 HJ-1地表温度,利用劈窗算法反演了Landsat8地表温度,并分别利用地面观测数据和MODIS温度产品进行了验证,然后采用粒子群算法对组分温度遥感反演进行了尝试,进而用反演得到的植被温度代替传统温度-植被指数方法(TVX)中的地表温度,反演了近地表气温,验证结果表明,该方法提高了近地表气温的反演精度。
  (3)地表净辐射同样是改进热惯量模型法的关键参数,针对HJ-1/Landsat8数据特点,基于上述方法遥感反演的地表反照率、地表温度、近地表气温等参数结合前人提出的经验方程,整理了一套适用于HJ-1/Landsat8数据估算晴空条件下地表净辐射的算法方案,验证结果表明该法可行,与已有研究反演精度相当,为快速获取大尺度的地表净辐射时空信息提供了新的途径。
  (4)针对HJ-1/Landsat8卫星只有日间成像数据,无法反演夜间温度,即无法求取昼夜最大温差,传统的真实热惯量模型或者表观热惯量模型均不适用,已有学者从地表辐射能量平衡热传导理论出发进行了改进,用地表最高温度代替了地表温差值,使其适用于只有日间成像的遥感数据。但改进后模型仍存在一些不足,模型所用的地表辐射数据需要通过气象站获取,地表最高温度需要地面实测数据推算,地表反照率采用的计算方法会存在较大误差。对于干旱/半干旱地区而言,地表覆盖类型变化大、气象站点分布稀疏,依赖地面观测数据存在很大的局限性,本论文在前人研究的基础上,利用MODIS地表温度产品求解日平均地表温度,进而推算出地表最高温度,结合上述方法遥感反演的地表反照率、地表净辐射,从而使改进的热惯量模型适用于HJ-1/Landsat8数据,并且减少了模型对地面观测数据的依赖,验证结果表明,MAE为3.14,RMSE为3.62。
  (5)针对传统TVDI法中采用的NDVI只是个地表绿度参数,且会受遥感传感器分辨率的制约,本论文利用更能代表像元内土壤和植被相对比例的植被覆盖度(Fr)来代替传统TVDI法中的NDVI构建了地表温度—植被覆盖度特征空间,并采用了一种干、湿边的自动确定算法剔除掉“伪”干点以减少其对干边确定的影响,验证结果表明,MAE为3.41,RMSE为3.87。
  (6)鉴于单一反演模型存在各自的适用范围,为提高土壤水遥感反演精度,通过实验统计对比,将改进后的2种方法进行优势互补,共同建立了土壤水分反演模型,验证结果表明,MAE为2.72,RMSE为3.29,该方法的反演精度有明显提高。

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