遥感蒸散估算研究进展

阐述了蒸散遥感估算的基本原理与方法,按不同的作用机理将主要的蒸散遥感估算方法分为基于地表与空气温度温差的经验方法、地表能量平衡模型、基于遥感数据源的Penman模型、基于植被指数和温度综合模型、互补相关模型以及遥感数据与陆面模型同化方法,并对各种方法的优缺点和适用性进行了分析,最后,对遥感蒸散估算面临的困难及发展方向进行了展望。     

基于能量平衡的融雪期积雪深度模拟

东北黑土区是中国最重要的农业生产区域之一,其气候条件复杂多变,冬季积雪是农业生产的重要保障。为定量描述东北黑土区融雪期积雪消融过程,基于能量平衡原理建立单层融雪模型,对梅河口市吉兴小流域2017年和2018年积雪消融过程的能量收支和积雪深度进行分析和模拟。通过对积雪消融过程的能量平衡分析,结果表明：积雪消融的能量主要来源为净辐射通量,其次受湍流交换的影响。其来源分别占总能量的67.4%～74.7%和18.8%～25.8%。积雪消融时间集中在净辐射通量、显热通量、潜热通量日内集中变化时段,由净辐射通量主导,融化时间为9～15 h,历时7 h,整个融雪期为9～15 d,与其他地区差异明显。雪层能量闭合率最大可达0.67,与积雪深度为正相关关系,但积雪覆盖周期过长会导致积雪表面形成冰层,增加雪表面反射率,会导致能量闭合率较低。利用单层融雪模型对消融过程中积雪深度模拟,结果表明：单层融雪模型模拟积雪深度的平均绝对误差（MAE）<1.5 cm,纳什系数（Nash）>0.8,模拟效果在可接受范围内。该融雪模型的应用可以帮助我们更好地理解季节性积雪区的积雪物理消融过程,为季节性冻融区水资...     

辽宁冰砬山长白落叶松林能量平衡和蒸散的研究

利用辽宁冰砬山长白落叶松林内小气候梯度观测塔观测数据,采用波文比-能量平衡法(BREB),计算出冰砬山长白落叶松林的热量平衡各分量和蒸散量,研究生长季和非生长季能量平衡特征和蒸散量的差异.分析了冰砬山落叶松林的净辐射、潜热通量和湍流热交换通量日变化趋势及其形成原因.结果表明:生长季森林生态系统主要能量支出项为潜热通量(LE),平均占能量平衡的65.44%.非生长季主要能量支出项为感热通量(H),平均占能量平衡的64.94%;生长季森林蒸散量明显大于非生长季森林蒸散量,生长季平均日蒸散量(2.6mm)是非生长季平均日蒸散量(0.3mm)的8倍.冰砬山长白落叶松林全年蒸散量531.4mm,占同期降水量(707.9mm)的75.1%.     

三江平原寒地稻田蒸散量估算研究

基于非称重式蒸渗仪测定的寒地稻田实际蒸散量,探讨波文比能量平衡法和Penman-Monteith参考作物蒸散-作物系数法(PM-Kc模型)在寒地稻田蒸散量计算中的适用性。结果表明,波文比能量平衡法估算的蒸散量较实测蒸散量偏低9.1%,但总体有较好的相关性(R2=0.87);校正后的PM-Kc模型低估了水稻生长中期和后期的累积ET,但其相对误差均小于10%,而生长初期,PM-Kc模型得到的累积ET比实测的累积ET_a高19.34%,以生长初期为例进一步分析PM-Kc模型与实际蒸散ET_a的关系,展现了随着间隔日数的增加,RMSE、MAE有降低的趋势,一致性系数d有提高的趋势,PM-Kc模型得到的7日平均模拟实际蒸散与实测蒸散数据最为接近。     

能量平衡融雪模型在西天山的应用试验

为了验证能量平衡融雪模型在巩乃斯流域的适用性,在天山积雪雪崩研究站开展了模型的应用试验。设置了3个融雪水收集样点,模拟值分别与1号、2号和3号样点观测的日融雪量进行对比,结果表明,1号融雪水收集点的拟合优度系数R2=0.86,体积差Dv=-5.9%;2号收集点R2=0.92,Dv=-3.2%;3号收集点,R2=0.91,Dv=-10.7%,模拟值总量偏高于实测值。较高的R2和较低的Dv值,表明模型达到了比较好的模拟效果,也显示该模型在巩乃斯河流域具有良好的应用前景。     

长白山阔叶红松林热量平衡和蒸散的研究

利用长白山阔叶红松林铁塔观测数据。采用鲍恩比一能量平衡法（BREB)和布辛格普适函数法，，计算出长白山阔叶红松林的热量平衡各分量与蒸散量，并利用长白山气象站的数据对蒸散的气候因子进行了分析。确认降水量，日总辐射，风速是影响长白山阔叶红松林蒸散的主要因子。     

基于不同LSTM模型和Hargreaves模型估算鲁中地区参考作物蒸散量

为找出在仅使用温度这一气象参数条件下适用于区域参考作物蒸散量(ET₀)估算的简化模型,本研究以鲁中地区为研究区域,基于6个气象站点1961-2019年的逐日气象数据,以长短期记忆神经网络(LSTM)模型和Hargreaves(HS)模型为基础,利用粒子群优化LSTM模型(PSO-LSTM)、遗传算法优化LSTM模型(GA-LSTM)、贝叶斯理论优化LSTM模型(BA-LSTM)和5种HS改进模型估算ET₀,并将估算结果与Penman-Monteith(PM)模型的ET₀进行对比。结果表明,相同参数输入条件下,LSTM模型精度普遍优于HS模型,4种LSTM模型具有较强的适用性,其中BA-LSTM模型对ET₀日值的估算效果最优,其均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R²)、效率系数(E_ns)的中位线分别为0.378 mm/d、0.276 mm/d、0.904和0.902,其综合性指标指数(GPI)的中位线为1.837。同时,BA-LSTM模...     

密西西比地区农田下垫面能量平衡特征研究

近些年来涡旋相关技术被广泛地应用在大陆生态平衡系统和天空大气之间二氧化碳和水汽等大气物质传动与输送和能量平衡交换的研究中。通过分析密西西比2006年6—9月的通量观测资料,分析了农田下垫面上能量收支的特征及变化规律,并运用OLS(Ordinary Least Squares)和EBR(Energy Balance Ratio)方法对湍流通量(感热与潜热通量之和)与有效能量(净辐射与土壤热通量之差)之间的关系进行了研究。结果表明:在不同天气条件下辐射平衡和能量平衡特征有很大变化。大气有效能量和湍流通量之间有很好的相关关系,但是地面湍流通量系统性低于有效能量,存在能量不闭合现象,不闭合率约为24%。在早间和午后这段时间EBR值变化最为强烈,中午前后明显大于早晚,地面能量闭合度在白天的要低于晚上。     

蒸散量变化的随机模型

根据参考作物蒸散量时间序列的随机变化特征，本文探讨了建立蒸散量变化的自回归滑动平均（ARMA（p，q）模型的方法。应用矩估计法对模型作初步估计，用最小二乘法对ARMA（p，q）模型参数作精估计，模型最佳阶数判别采用AIC准则。结果表明，蒸散量的随机变化特征可用ARMA（1，1）模型描述。最后，根据建立的模型对蒸散量进行了预测。     

基于新型超声波稻田蒸散仪晚稻蒸散量的特征分析

【目的】分析晚稻蒸散量日变化、日平均蒸散量、累积蒸散量和典型天气条件下蒸散量的特征, 探讨新型稻田蒸散仪的实际可应性。【方法】采用新型超声波蒸散仪,基于水量平衡法,以双季晚稻为研究对象, 测定 2017—2019 年的晚稻蒸散量。【结果】新型超声波蒸散仪仪数据实采率、有效数据获取率均在 93% 以上, 测定精度可达 0.2 mm,数据稳定性方面可以保证大田观测数据的可用性;分析双季晚稻不同时间尺度的蒸散量 发现,晚稻全生育期内的蒸散量约 466 mm,其中分蘖期的累积蒸散量最大、约 135 mm,拔节 - 抽穗期的平均 蒸散量最大、为 5.4 mm/d,表明晚稻在分蘖期和拔节 - 抽穗期需水量最大;典型天气（雨天除外）晚稻蒸散量 日变化均表现为“Ω”型,以晴天的蒸散曲线峰值最大、为 1.3 mm/h,通过拟合的 R2 和 P 值看,晴天、多云和 阴天蒸散量均呈六阶曲线分布。【结论】开展新型蒸散仪测定田间水稻蒸散量特征值的研究,研讨其适用性, 可以为推广使用低成本、高精度、便捷的新型稻田蒸散量测定仪提供重要参考。     

基于遥感技术的珠三角6类林分的蒸散比研究

对珠江三角洲六类主要林分(区域)的蒸散发比进行了研究,6类林分包括桉树林、果树林、针阔混交林、灌木林、针叶混交林、阔叶混交林.同时对基于Priestley-Taylor扩展模型的物理机制进行分析与推理,发现可以通过MODIS和TM热红外数据计算的地温值来评估较大区域上的蒸散发能力,并结合2008-2009年的晴空数据进行计算分析.结果表明珠三角6类林分(区域)的蒸散发作用相当,桉树林并非耗水量最大的林种.     

VI-LST遥感模型在福建省干旱灾害监测中的应用

植被指数(VI)和地表温度(LST)是描述地表特征信息的2个重要参数.本研究采用基于VI和LST特征空间的遥感模型对2000年以来福建省三起比较严重的干旱灾害进行监测分析,结果表明:采用增强型植被指数(EVI)拟合特征空间干边方程的相关系数高于采用归一化植被指数(NDVI)拟合干边方程的相关系数.VI-LST遥感模型能客观地反映地表水分供应状况,较好地反映区域旱情的空间分布和旱情动态发展过程,干旱灾害的卫星遥感监测结果与地面气象监测结果基本一致,在福建省抗旱减灾工作中具有一定的实用价值.     

遥感技术在区域农田蒸散研究中的应用

蒸散发在地表水分循环和能量平衡中具有重要作用,其估算方法研究一直是人们关心的热点问题。文章在对能量平衡、水分平衡、互补相关理论及土壤-植被-大气传输模型的多种蒸散发估算方法分析的基础上,就估算蒸散发的各种方法的优缺点进行了分析;详细讨论了遥感技术用于蒸散发计算的统计模型、物理模型和全遥感信息模型,以及国内在能量平衡余项法、SEBAL模型、SEBS模型等方面取得的研究进展。结果表明,遥感技术在区域蒸散的估算方面具有其他方法不可比拟的优点,虽然遥感技术用于区域蒸散在模型研建和检验、尺度外推、反演精度等方面还存在问题,但遥感技术仍然是解决区域蒸散估算的重要方向。     

基于遥感数据对内蒙古陈旗草畜平衡的评价

【目的】以内蒙古陈巴尔虎旗为对象,评价自实施草原生态保护补助奖励政策后,草畜平衡的效果,为后期继续实施草畜平衡政策提供政策依据,更好地促进草原生态系统良性循环,实现草原畜牧业持续发展。【方法】利用2010—2018年陈旗的遥感数据、地面样方调查数据进行最优估算模型建立,反演地上生物量,并利用牧业统计数据计算草畜平衡状况。【结果】(1)建立幂函数能较好模拟产草量与其对应NDVI值的相关关系;(2)反演草原产草量表明,实施草原生态保护补助奖励机制政策后,草原植被平均产草量持续增加,2018年草原植被平均产草量1 231.76 kg/hm2,往年同期相比处于最高值;(3)内蒙古陈旗2010—2018年的平均草畜平衡指数8.11%,草畜平衡指数在逐年增大,从2010年的欠载6%增加大超载6.17%,2018年接近临界超载。【结论】建议内蒙古陈旗要严格控制牲畜数量,调整牲畜结构,增加牲畜良种率,加强草畜平衡监督管理,使草原生态环境总体逐渐转好,达到草畜良性循环。     

基于数学形态学和最大似然法的遥感图像分类研究

随着高空间分辨率遥感影像应用范围的不断扩大,传统基于灰度值的遥感图像分类方法很难满足实际需要.该文通过数学形态学方法,对高空间分辨率遥感全色图像进行处理,通过交互式选择训练区,构造包含形态学梯度、高帽变换和灰度均值的三维特征向量,利用Bayes最大似然分类器对高空间分辨率遥感图像不同土地利用类型进行自动识别,改善了分类精度.这种分类方法,可以用于指导森林资源监测、土地利用现状调查和国土荒漠化监测与评价的工程实践.     

Effect of observation scale on remote sensing based estimates of evapotranspiration in a semi-arid row cropped orchard environment

Understanding in detail the spatial distribution of evapotranspiration (ET) in row cropped fruit production areas with diverse water requirements is vital for monitoring water use and efficient irrigation scheduling. Spatially distributed ET for these environments can be estimated using remote sensing (RS). However, the computation of RS based ET under such conditions is complicated because of the complex parameterizations that are required to derive ET for the mixed pixels comprising of bare soil and well-watered plants typical of row cropped areas. Also, the parameterization of these processes is not scale invariant, owing to change in the percentage of vegetation cover in the mixed pixels across remote sensing observation scales. In this study, our main objectives were (1) to isolate and evaluate the effect of varying spatial scales (comparable to canopy sizes and larger) of the remote sensing data on ET estimates; and (2) provide an operational method for estimating remote sensing based ET for row cropped conditions. ET was computed using an empirical technique (S-SEBI: Simplified-Surface Energy Balance Index Algorithm) for almond and pistachio orchards from remote sensing imagery collected at a scale comparable to the canopy sizes of the trees (5.8 and 7.2 m) and a scale that was much larger than the canopy size (120 m) using the MASTER and Landsat sensors, respectively. In order to account for the effect of mixed pixels, a Normalized Difference Vegetation Index based correction factor was applied to the derived ET values and the results averaged for different fields were validated with Penman–Monteith based ET estimates. It was found that the corrected mean ET estimates at 120 m were in agreement with the Penman–Monteith based ET estimates (RMSE_average = 0.12 mm/h), whereas they were underestimated at the finer resolutions. Our results indicated that a remote sensing pixel resolution comparable to the row spacing and smaller and comparable to the canopy size overestimated the land surface temperature and consequently, underestimated ET when using operational models that do not account for vegetation and soil temperature separately. The results of the application of the NDVI correction factor indicates that good spatial estimates of crop ET can be made for crops growing in orchards using simple ET models that require minimal data and freely available Landsat imagery. These findings are very encouraging for the regular monitoring of crop health and effective management of irrigation water in highly water stressed agricultural environments.     

高光谱评价植被叶绿素含量的研究进展

重点介绍利用便携式光谱仪获得的高光谱数据在评价植被叶绿素含量的研究状况。从叶绿素的光谱特性入手。通过和传统宽波段对比阐述高光谱数据在评价植被叶绿素中的特点。在此基础上简要介绍了高光谱遥感数据估计植被叶绿素含量两种方法的研究进展。一是利用光谱数据。植被指数，导数光谱评价植被叶绿素密度或浓度。二是利用红边光学参数评价植被叶绿素密度或浓度，并分析了研究中可能存在的问题。     

基于HRNet-OCR模型的农村宅基地提取方法

【目的】 农村宅基地信息统计是制定农村宅基地制度改革政策方向的基础,目前,基于遥感影像的农村宅基地提取还主要停留在人工目视解译的阶段,这种传统的提取方法效率低、成本高、耗时长,基于遥感影像自动化提取农村宅基地的相关研究较少。【方法】 文章收集了德清县无人机遥感影像数据,建立了训练集、验证集和测试集,构建HRNet-OCR模型,并与FCN、UNet、DeepLabV3Plus这3种模型在不同场景下进行对比。【结果】 模型精度评价指标IoU表明,在平原和丘陵地区HRNet-OCR比FCN、UNet和DeepLabV3Plus分别高了4.24%、3.72%和2.82%,在山区HRNet-OCR比FCN、UNet和DeepLabV3Plus分别高了3.59%、2.77%和1.55%,且模型在边缘细节上表现得更优秀。【结论】 基于HRNet-OCR识别模型使得遥感影像农村宅基地提取更为准确,具有更好的鲁棒性,可为精准提取农村宅基地提供重要参考价值。未来更快速、高效的高精度提取方法还有待进一步研究。     

基于遥感图像的林火蔓延模型的研建

为了更好地研究林火的发生、发展规律,人们通过实验、观测等手段获取数据建立林火蔓延和预测模型.该文基于对林火的研究,从MODIS数据出发,利用遥感图像的数据融合技术进行图像的增强,从融合后的图像获取建模数据序列,采用灰色理论来建立林火蔓延和预测模型.该模型具有建模简单,模型的通用性强,建模数据获取容易并有利于推广.从建立的灰色模型看,预测相对误差小于1%的占50%,预测相对误差小于5%的占25%,预测相对误差在5%~10%的占25%.     

基于近地高光谱遥感的小麦叶片生长参数动态模型研究

【目的】探讨利用遥感技术实时监测小麦叶片生长动态变化。【方法】以生产中大面积推广应用的小麦品种周麦27为试验材料,在2个试验地点布置水氮耦合处理试验,依据相关回归分析筛选出对叶片氮含量（LNC）和叶面积指数（LAI）反应敏感的高光谱植被指数,进而确立了不同产量层次的植被指数生育进程动态模型。【结果】LNC和LAI与近红外短波段735～1 075 nm呈显著正相关关系,而与可见光波段350～730 nm呈显著负相关关系。对LNC敏感的植被指数主要有AIVI、RES和mND924,而对LAI敏感的植被指数主要有ONLI、CI_green和MSR（800,670）,以上2类植被指数和籽粒产量间关系均密切,表现较好的时期主要为拔节期至灌浆中期阶段。采用双LOGISTIC模拟模型方法,优选的方程能够较好地模拟植被指数的生育进程动态轨迹,模型精度（R²）随着产量水平的逐渐提高而增加,低产水平的精度相对较差（0.627～0.703）,而高产及以上水平的R²较高（0.868～0.972）。【结论】高光谱植被指数AIVI和CI_gr...