基于能量平衡的华北平原农田蒸散量的估算

通过测定冬小麦主要生育期农田冠层能量平衡的各分量、少风晴天时冠层温度和气温日变化及每周叶面积指数,分析了农田冠层能量平衡日变化规律、各分量季节变化特征,并以波文比系统实测蒸散值为相对标准,基于遥感冠层表面温度和能量平衡原理,采用Brown-Rosenberg公式对农田蒸散进行了估算和验证。结果表明：考虑夜间能量平衡各分量变化时,土壤热通量只占净辐射的3%左右,且夜间潜热交换值均很小,都在零左右波动;采用Brown-Rosenberg公式引入遥感冠层温度后估算的蒸散量较波文比系统实测值稍大,但忽略土壤热通量和考虑土壤热通量相比,二者相对平均偏差分别为16%和10%左右,差别不大,说明拔节-灌浆期（LAI≥3）估算蒸散时可近似忽略土壤热通量和夜间农田蒸散量,利用Brown-Rosenberg公式估算区域蒸散可行,该方法适用于华北平原农田蒸散计算。研究结果为将Brown-Rosenberg公式引入作物模型、基于热红外遥感冠层表面温度计算区域蒸散和水分胁迫系数进行区域估产提供了地面试验依据。     

基于3S技术的区域蒸散研究进展

 从蒸散测量方法,区域蒸散研究理论基础,模型方法及参数获取,GIS、GPS时空扩展等多个方面对区域蒸散研究进行分析,探讨目前存在的蒸散计算模型、遥感反演模型参数精度及时间空间尺度转换等若干问题。指出以良好的物理基础为背景、以模拟SPAC中能量、物质交换过程并利用遥感技术确定地表关键参数来建立的区域蒸散数值模型是今后的发展趋势。方法上与3S技术紧密结合、多源数据(不同分辨率、不同时序卫星资料及数字高程模型等)结合可以减少模型中的非遥感参数,提高参数的反演精度和时空尺度转换精度,也将对区域蒸散的空间不均匀性问题解决带来希望。     

卫星遥感在东南沿海区域蒸散（发）量计算上的反演

蒸散（发）量是研究农业生产和气象变化的重要内容,而自然陆地区域蒸散（发）量的求取往往比较困难。本文利用Landsat TM/ETM＋卫星遥感资料求出能够体现地表特征的重要参数,遵循陆面能量平衡原理SEBAL,给出了依据研究区特点分为植被覆盖和裸土两种类型的区域蒸散（发）量计算模型。利用该模型对东南沿海城市泉州市的蒸散（发）量进行了反演,并分析了遥感反演模型的特点和该地区蒸散（发）作用的特征,使得区域蒸散（发）量的估算成为可能。     

蒸散的测定和模拟计算研究进展

蒸散是地表水分循环重要而复杂的过程。本文综述了近年来国内外蒸散测定和模拟的最新进展。在测定方法上,TDR、微蒸渗仪和涡度相关技术的使用明显增加及遥感技术的应用大大加强,自动化和传感器制造技术的进步,提高了蒸散测定的精度和时空分辨率。在模拟计算方面,应用Prierstley-Taylor公式、Penman公式、Penman-Monteith方程等单一模型较多,但研究上已转向以Shuttleworth-Wallace模型为基础可估算不同植被类型和下垫面蒸散的多层模型。遥感估算区域蒸散进展明显,已提出了多种遥感估算模式。互补相关模型也在估算区域蒸散上得到重视和应用。     

皇甫川流域蒸散量遥感估算及动态变化研究

利用遥感反演干旱区大面积区域的蒸散量,对于该区域水资源的有效利用具有重要的指导意义.以鄂尔多斯高原皇甫川流域为研究区,利用遥感方法对1996年、2003年和2007年3期影像数据进行处理,基于地表能量平衡原理,结合同期气象资料,估算出流域日蒸散量,发现反演得到的日蒸散量分布与地表状况比较吻合,植被覆盖区日蒸散量较裸地区的日蒸散量大,植被密集的地方蒸散值较大,且明显高于植被稀疏的地区,阳坡的蒸散量明显高于阴坡,日蒸散量最大的对应于水体,最小的为裸地.运用实测数据和FAO推荐式进行了局部验证,证明该遥感方法具有一定的适用性.并对反演的3期蒸散量结果进行了对比分析,发现从1996年到2003年和2007年,8月份流域日蒸散量呈逐年递减的趋势.     

FY-3/VIRR卫星遥感数据反演省级区域蒸散量

为了扩大气象卫星FY-3在科研、业务中的应用范围,将数据尽快用于遥感反演蒸散量业务工作中,根据FY-3/VIRR卫星通道特点,以山东为研究区域,基于地表能量平衡方程,结合地面气象要素,提出了利用FY-3卫星遥感数据进行区域蒸散反演的方法,建立了省级的区域逐日蒸散量估算系统。以2013年5月11日、8月20日、10月16日估算的日蒸散量为例,分析表明:基于FY-3/VIRR卫星反演的日蒸散量与利用Pen-man公式方法得到的数据对比,偏差分别为-0.19、-0.12和0.16 mm/d,相对偏差分别为10%、12%和11%;反演结果可准确揭示区域内不同地表覆盖类型的蒸散量的空间特点和差异性,结果较为合理;与同区域、同时段的EOS/MODIS蒸散产品进行对比分析表明:2种日蒸散产品的空间分布特征总体非常相似,相关系数在0.99以上,均方根差在0.36 mm以下,说明2种产品的一致性较好。利用中国新型自主研发的FY-3卫星资料估算蒸散量是可行的。     

区域蒸发量的遥感研究现状及发展趋势

遥感手段是解决区域蒸发量分布问题的重要方法。随着遥感和GIS技术的发展,定量遥感模型从大叶模型发展到两层、多层或多源模型,参数反演是其核心内涵,出现了比较系统的参数反演公式,但在参数反演时一般都需要风速、温度等参数,这些参数用遥感手段比较难以获得,这就限制了定量遥感模型的广泛应用,因此研究仅依靠遥感信息反演地表通量的定量模型是今后定量遥感模型的主要发展趋势。     

基于互补相关模型和IKONOS数据的农田蒸散时空特征分析

获取田块内高分辨率农田实际蒸散信息对于精准农业中制定灌溉计划、变量处方实施及评价水分利用效率等具有重要参考价值,将传统方法与遥感结合并生成精细田块尺度的农田蒸散成为当前研究热点方向。本文基于互补相关模型和北京2011年3－6月份间内气象观测数据进行了冬小麦实际蒸散估算,并利用大型蒸渗仪对结果进行了验证和分析。最后将互补相关模型与高空间分辨率遥感数据结合实现了田块尺度农田瞬时蒸散估算,并结合蒸发比率不变法实现了日尺度蒸散扩展。结果表明：在2011年3－6月间试验区内冬小麦总耗水量达到469.12 mm,其中在灌浆期5月份耗水比重最大,占到总量近二分之一;互补相关模型估算精度整体较高,其中在5月份估算精度最高（R2=0.863,RMSE=0.103 mm）;扩展后的日尺度蒸散量与实测结果非常一致（R2=0.937,RMSE=0.668 mm）。上述结果表明在没有土壤温、湿度数据及高分辨率热红外遥感数据条件下,仅利用互补相关模型,并结合气象观测数据和高分辨率遥感数据即可估算出精细尺度农田蒸散。     

锡林河流域蒸散量遥感反演

以锡林河流域为研究区,利用遥感对合成的MODIS影像数据进行处理,结合同期气象资料估算出流域日蒸散量。结果表明,反演得到的日蒸散量分布与地表状况比较吻合,上游地区日蒸散量高于中下游地区,其中低湿地植被、草甸草原蒸散量较大,锡林河流经区域的地段形成的湿地植被日蒸散量较大,植被密集的地方如耕地蒸散值较大,明显高于植被稀疏的地区。日蒸散量分布曲线基本为正态分布,主值区间为2～7 mm/d,流域平均蒸散量为4.51 mm/d。运用FAO推荐式进行了验证,误差在允许范围之内,说明该遥感方法具有一定的适用性。     

基于SEBAL模型的盘锦湿地日蒸散估算及其分布特征

为了验证SEBAL模型对湿地蒸散量估算的准确性,本研究基于Landsat 8卫星数据和SEBAL模型,以盘锦湿地生态系统野外观测站的涡动相关实测数据为检验,估算盘锦湿地2013-2015年典型晴天卫星过境时刻的瞬时蒸散量,并利用正弦函数法将遥感反演订正后的蒸散瞬时值转换为日尺度的蒸散值,分析芦苇和稻田湿地的日蒸散量分布特征.结果表明:SEBAL模型反演的盘锦湿地瞬时蒸散量比实测值偏高,平均相对误差为31.6％,但相关系数达0.79,为了提高反演精度,利用线性方程进行订正,订正后的遥感估算值与实测值平均相对误差为6.4％,提高了25.2％;芦苇湿地日蒸散量集中在3.4～4.0 mm/d之间,占总面积的64.7％～82.4％;稻田湿地日蒸散量集中在3.6～4.1mm/d之间,占总面积的67.4％ ～86.6％;稻田湿地日蒸散量普遍比芦苇湿地高0.1 ～0.2mm/d.应用订正后的SEBAL模型反演湿地蒸散量,可为湿地区域蒸散估算及湿地水资源管理提供依据.     

基于遥感技术的陆面蒸散研究进展

遥感技术的发展为大面积的陆面水分蒸散估算提供了一种新的手段。本文首先分析了目前常用的几种陆面蒸散方法的理论基础;在此基础上介绍了各自的模型算法,并阐述了各种模型算法的特点及其优劣势;分析了目前遥感蒸散研究所面临的问题和发展趋势。     

作物生长模型与定量遥感参数结合研究进展与展望

作物生长模型与定量遥感参数的结合,不仅满足前者实现区域应用的需求,也有助于提高后者的反演精度,在生态、农业、资源调查与全球气候变化等研究上意义重大。该文从作物生长模型空间应用拓展的角度,对国内外主流作物生长模型、定量遥感参数以及两者结合的参数与方法进行了概述,分析了典型作物生长模型的主要模拟过程及其驱动、初始化、输出等参数,总结了当前定量遥感正反演结果可为作物生长模型区域应用提供的参数数据;建立了作物生长模型模拟过程与定量遥感参数的对应关系,对比分析了作物生长模型与定量遥感参数的不同结合方式。基于以上内容,对作物生长模型面应用的限制因素及其与定量遥感参数的关系、作物生长模型面应用时参数尺度效应的影响、作物生长模型与定量遥感参数耦合方法的发展3个方面展开了讨论,以期为作物生长模型与定量遥感参数开展更好的结合研究提供参考。     

基于RS数据和GIS方法估算区域作物节水潜力

利用遥感ET数据开展用水定额管理及节水潜力分析等方面的研究,是对传统农业节水研究的有益补充。该文利用分类均值法构建了基于遥感ET数据的作物水分生产函数,考虑耗水较低兼顾水分生产率较高的原则,提出基于水资源脆弱区作物ET定额估算模型,利用该模型计算获得冬小麦及夏玉米的ET定额分别为346.00、313.00 mm;保持现有土地利用结构不变,以作物ET定额为评价标准,通过对超过该作物ET定额的像元进行调整,获得大兴区夏玉米及冬小麦的节水潜力分别为1 176.75、369.27万m3。该研究为利用遥感ET数据开展区域耗水节水潜力的定量化评价进行了有益的探索。     

基于遥感技术监测作物收获指数(HI)的可行性分析

鉴于作物收获指数(HI)在遥感定量监测作物单产研究中的重要性,本文通过分析作物HI的形成机制和总结目前相关的遥感技术应用情况,探讨了利用遥感技术估算HI的可行性,认为结合遥感信息的时空特点,可以对HI的形成过程进行动态监测,进而建模估算最终的HI。通过分析,文中将遥感估算HI方法归纳为三类:(1)通过高时间分辨率的遥感数据对作物的整个生长过程进行监测,然后基于作物生长过程的遥感监测实现HI实时估算;(2)通过遥感技术手段获取影响HI形成的因素,然后基于环境影响因子的遥感监测进行HI的估算;(3)随着雷达、激光雷达数据获取和测量精度的提高,将可能基于作物结构参数的遥感监测来反演HI。并且分析了不同遥感数据的自身特点及其用于监测HI的缺陷和不足之处,指出遥感数据源的多元化趋势和新型传感器的出现必将推动遥感估算HI模型的改进和估算精度的提高;鉴于遥感信息的优势主要体现在空间差异化,认为遥感估算HI的结果验证应该以像元尺度为主,结合其他数据(区域统计数据等)对比分析为辅。     

基于权重最优组合和多时相遥感的作物估产

多时相遥感数据比单一时相携带了更多的反映作物产量的信息,研究如何将多时相遥感信息进行有机融合以提高作物估产精度的方法是具有意义的。权重最优组合（WOC）是一种通过对单个模型权重的最优化,来构建高精度组合模型的原理方法。论文以黑龙江农垦友谊农场大麦产量遥感估算为例,首先利用大麦4个时相的Landsat5 TM影像分别构建单一时相的大麦产量模型,然后利用WOC的迭代算法,通过赋予4个单一时相产量模型以最优权重,生成基于多时相遥感的组合模型估算大麦产量,结果表明：基于WOC和多时相遥感的组合估产模型的决定系数R2与单一时相的相比得到较大改善,估算精度提高明显。同时,通过对WOC获取的各时相单一模型最优权重大小进行分析表明：应用多时相遥感数据进行作物估产时,权重大小能够反映各时相遥感数据所携带的产量信息的多少,这对于如何选择和确定能有效反映作物产量的敏感遥感时相具有一定的指导意义。     

区域蒸散发分布式模拟及其遥感验证

随着遥感技术和水文模型集成技术的进步,在区域上进行蒸散发（ET）模拟和验证成为可能。为了探讨如何基于遥感监测ET进行正确的蒸散发模拟,使用1 km分辨率遥感监测ET对SWAT2000模型所模拟的漳卫南运河流域主要农业耕作区实际ET进行了率定分析,并探讨了SWAT模型农业耕作措施设置以及土壤和作物生长参数的合理取值问题。结果表明,SWAT模型模拟ET与遥感监测ET的确定性系数R2和Nash-Sutcliffe效率系数ENS分别达到了0.93和0.92;土壤蒸发与作物蒸腾的比例受土壤蒸发补偿系数（ESCO）影响较大,对于冬小麦-夏玉米轮作区,ESCO取值建议在0.8～1.0之间。利用遥感监测ET数据有助于蒸散发的正确模拟,从而有效地提高水文过程的模拟精度。     

运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域小麦实际单产

为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型,并制作了小麦实际单产空间等级分布图。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05和748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。