被动微波遥感土壤湿度数据降尺度研究

来源 :中国科学院大学 | 被引量 : 11次 | 上传用户:zy15400444
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微波波段对土壤湿度比较敏感,具有一定的穿透性(能穿透低矮植被和浅层土壤),不受天气状况的影响,能全天候全天时的获取土壤湿度,这些优势使得被动微波遥感在监测土壤湿度方面有了不可替代的地位和广泛的应用前景。由于被动微波数据空间分辨率较低,通常为几十公里(SMOS为40km、AMSR-E为25km、FY数据为25km),在陆面过程、水文等需要区域尺度土壤湿度的模型中,低空间分辨率的土壤湿度数据不能满足要求。因此,被动微波遥感土壤湿度数据降尺度研究具有较高的研究意义和应用价值。本文以黑河流域中游的张掖为研究区,使用FY-3B的被动微波土壤湿度数据(空间分辨率为25km),结合MODIS提供的光学数据(归一化植被指数和温度数据,空间分辨率为1km)和气象站数据,以被动微波土壤湿度数据为像元内平均值,建立土壤湿度与光学数据的关系来表现微波像元内土壤湿度的差异,再通过Merlin提出的降尺度方程获得高空间分辨率(1km)的土壤湿度。并以干旱植被指数对降尺度结果进行趋势检验,同时以黑河遥感实验站的实测数据对特定几个像元进行精度验证,进而对这种降尺度算法进行精度评价。主要得到如下结论:1通过降尺度得到的土壤湿度数据与干旱植被指数(TVDI)有较好的一致性,相关系数为0.66,可信度较高,能较为准确地反映表层土壤湿度。降尺度得到的土壤湿度数据与实测数据都有上升趋势;2从降尺度结果可以看出,土壤湿度的分布与土地利用类型的分布一致:农田区域灌溉及时,涵养水分能力较强,土壤湿度较高;裸地和稀疏植被区域、草地区域土壤湿度较低;3经过微波像元交界线的土壤湿度分布连续,这种降尺度方法在较大程度上消除块状结构。本研究表明,利用这种降尺度方法得到的土壤湿度可信度较高,可以满足中小尺度参量变化研究的需求;借助MODIS和被动微波较高的时间分辨率,可简单快速地实现土壤湿度长时间序列的动态变化监测,并为相应的科学研究提供参数。但降尺度后的土壤湿度与真实值有一定差距,需提高被动微波土壤湿度数据的质量,某些参数的选取和质量评价也是应考虑的问题之一。
其他文献
作为大气气溶胶最主要的组成部分,粉尘对对全球气候、能量循环、水循环、生物地球化学循环、空气质量、人类健康均可产生重要影响。因此,评估大气中的粉尘载荷对于进一步了解其气候环境效应具有极其重要的意义。中亚的干旱半干旱区是北半球重要的粉尘源区之一。长期以来,由于该区的气候恶劣,气象站分布极其稀疏,我们对该区大气粉尘载荷的时空变化知之甚少。幸运的是,该区分布着大量的冰川,采自这些冰川的冰芯很好地保存了大气