基于MODIS数据的区域蒸散发估算研究

应用遥感方法计算区域蒸散发具有很多常规方法所没有的优势.在基于地表能量平衡原理的SEBAL模型基础上提出了将新一代对地观测数据MODIS应用于反演区域地表蒸散的计算方法,并对新疆焉耆盆地的日蒸散发与月蒸散发情况进行了计算模拟,获取了相关地面特征参数.通过与基于ETM数据的SEBAL模型计算结果进行对比分析,验证了MODIS数据计算结果的合理性,并利用研究区实测水面蒸发值与区域水均衡方法对MODIS计算结果进行进一步的验证,说明了利用MODIS数据反演区域蒸散发的方法是切实可行的.     

基于SEBAL模型和Landsat-8遥感数据的农田蒸散发估算

【目的】及时准确地获取农田蒸散发量,为科学管理农田灌溉、精准估算作物产量和预报土壤水分动态、合理开发水资源等提供有效依据。【方法】以广利灌区为研究对象,基于SEBAL模型利用Landsat-8数据对研究区域农田蒸散发进行估算,通过地表参数计算净辐射通量、土壤热通量和感热通量,利用余项法求得潜热通量及瞬时蒸散发。假定24 h内蒸散比不变,由瞬时蒸散发扩展到日蒸散发量,最终求得研究区的日平均蒸散发量,将模型计算结果与彭曼公式进行了对比,同时结合灌区提供数据对计算结果进行了验证。【结果】彭曼公式计算2014年5月6日和2015年9月14日蒸散量与实测结果相差分别为5.2%和9.4%,SEBAL模型估算得到2014年5月6日和2015年9月14日的日蒸散量与灌区提供日蒸散量相差4.5%、6.0%,且冬小麦及夏玉米蒸散发在空间上存在一定的差异性,主要集中在灌区中部区域及西南区域。【结论】SEBAL模型计算结果具有较高的精度,而且方法相对快捷高效。     

基于SEBAL模型和环境卫星的区域蒸散发量及灌溉水利用系数估算研究

[目的]探索基于遥感技术建立准确快捷评估区域蒸散发量和灌溉水利用系数的方法.[方法]以河套灌区义长灌域为研究区,基于SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)模型和较高时空分辨率的环境卫星影像,建立了SEBAL遥感蒸散发估算模型,并与降水量、灌水量和地下水位数据结合...     

基于能量不平衡优化PSEB蒸散发模型

【目的】优化PSEB蒸散发模型参数,提高模型性能。【方法】利用兰州大学半干旱区流域地表过程与环境变化野外科学观测站的数据,研究PSEB模型优化问题。采用差分进化自适应算法,其核心思想为贝叶斯理论,在PSEB模型中引入能量不平衡修正项(αR_n),通过构造多条马尔科夫链来估计参数的后验信息。运用传统评价指标包括决定系数(R²)、线性回归斜率(Slope)、一致性系数(IA)、模型效率(EF)、平均偏倚误差(MBE)、均方根误差(RMSE),对优化后的PSEB模型性能进行评价。【结果】运用DREAM算法之后,模型的部分参数和能量不平衡修正项(αR_n)得到了很好的约束。2种方案在模型校准期线性回归斜率分别为0.76、0.91,均方根误差(RMSE)值分别为91.24、78.33,方案二的斜率相比方案一更接近于1,且方案二的RMSE值相比方案一降低14%,2种方案的一致性指数(IA)均为0.93。在验证期,2种方案的线性回归斜率分别为0.51、0.54,均方根误差分别为73.14和67.02,比方案一,方案二的斜率更接近于1,且均...     

华北典型区SEBAL模型蒸散发反演的适用性分析

为获取农田蒸散发量,探究SEBAL模型在华北地区的适用性,以邯郸市永年区为研究对象,基于MODIS数据的SEBAL模型,通过地表能量平衡法计算区域冬小麦关键生长期中不同时期单日蒸散量的情况,并与P-M法结果进行适用性分析,其相对误差在23％左右.分析结果表明:SEBAL模型在研究区的蒸散发模拟精度较准确,且方法简单高效...     

基于SEBS模型反演凌河流域尺度地表蒸散发量

利用NOAA/AVHRR数据和气象资料,结合反演陆面蒸发较为准确的SEBS(Surface Energy Balance System)模型,反演了2011年我国辽宁西部地区凌河流域蒸散发量的时空分布。研究表明,凌河流域各月的蒸散发量变化范围在0~7mm之间,少数地区超过7mm。研究为大面积获取我国辽西北干旱地区的蒸散发情况奠定了基础。     

玉米农田生态系统蒸散发模型参数优化

[目的]在无法根据实测值得到具体模型参数的地域,对经验参数进行优化以提高区域蒸散发模型的精度.[方法]通过黑河流域生态水文过程综合遥感试验水文气象观测数据集中的大满超级站气象要素梯度观测系统的数据,研究玉米农田生态系统的蒸散发模型优化问题.采用差分进化自适应算法,以潜热通量和感热通量为优化目标,引入能量闭合因子对模型参...     

吉兰泰及周边地区蒸散发的时空变化规律

【目的】探索吉兰泰及周边地区蒸散发的时空变化规律。【方法】以吉兰泰为对象,利用MODIS数据通过SEBAL模型估算了研究区2017年植被生长季5—10月的日蒸散发,并分析了蒸散发与环境因子的相关性。【结果】①生长季日平均蒸散量整体趋势呈单峰型分布趋势,日均蒸散量最大值在7月(3.98 mm),最小值在10月(1.11 mm);②在空间分布上,研究区东南部蒸散发最高,东北部蒸散发最低;不同土地利用类型中蒸散发值由大到小分别为林地、耕地、草地、戈壁、沙漠;各土地利用类型蒸散发量的时间动态表现一致,呈生长期>生长初期>生长后期;③归一化植被指数、高程与蒸散发正相关,风速以及地表温度与蒸散发负相关。【结论】SEBAL模型估算的蒸散发与P-M作物系数法的蒸散发进行对比,相对误差在允许范围之内,表明SEBAL模型对本研究区蒸散发的估算是可靠的。研究区靠近山地的蒸散发大于荒漠区的蒸散发。在植被生长季中生长初期的蒸散发受温度和风速影响最大,生长期和生长后期的蒸散发受地表温度和高程影响最大。     

华北平原杨树人工林蒸散发估算研究

以华北平原人工杨树林为对象,应用Penman-Monteith、Priestley-Taylor和Hamon模型估算蒸散发量,并以Penman-Monteith模型估算结果为基准,对Priestley-Taylor和Hamon模型进行了修正。结果表明,修正前,Priestley-Taylor和Hamon模型与Penman-Monteith模型的相关系数分别为0.388和0.531,Hamon模型估算的月总蒸散发量结果偏高10.9mm,Priestley-Taylor估算的结果偏低27.3mm;修正后,Priestley-Taylor和Hamon修正公式,相关系数分别提高到0.731和0.761。     

基于SEBAL模型的宁夏蒸散发遥感估算

宁夏地处干旱半干旱地区,地表蒸散发较为强烈,目前对于区域尺度蒸散发的反演是一大难点,常见的蒸散发产品分辨率较低。基于SEBAL模型对宁夏地区地表蒸散发进行了反演,并采用现有数据集对其估算精度进行了验证,结果发现,利用P-M模型和气象站水面蒸发数据验证,相关系数R²的平均值都保持在0.80和0.79以上,利用MOD16蒸散量产品验证,得到R²的平均值保持在0.90以上,均方根误差的平均值为1.03,偏差的平均值为1.76;宁夏地表蒸散量时空变化特征,在空间上,基本呈现为北部平原向南部山区增加趋势特征,在时间上,2001-2021年蒸散量整体呈上升趋势;分析不同土地利用类型地表蒸散量的分布规律,不同土地利用类型地表蒸散量的能力大小依次为：林地>耕地>水域>草地>城市建设用地>裸地,蒸散量均值依次为10.18、8.18、8.12、7.83、7.70、7.48 mm/d。研究结果表明,基于SEBAL模型反演得到的地表蒸散量有较高的精确度,同时该结果具有较高的分辨率以及在干旱半干旱地区有更广的适用性。     

考虑坡面地形的蒸散发遥感估算及空间分布研究

为了研究非均匀地表的蒸散特征,结合地面气象资料,考虑地形效应增加了坡地辐射计算方法,结合Landsat 8波段特征构建双层蒸散发遥感模型。以北京市西北方位的水源上游区为例,进行了蒸散发的估算、验证与分析。估算结果与地表通量站实测值对比发现,感热通量和潜热通量的平均误差分别为4.12%和8.36%,确定系数为0.82和0.98,相关关系较强;与坡地日蒸散发观测数据对比,平均相对误差为8.12%,均方根误差为0.35mm/d,具有较好的估算精度。结合土地利用探讨了水热通量、蒸散发的空间分布情况,同时分析了蒸散发与坡面地形之间的关系:坡度小于35°时,随坡度上升,日蒸散发有较为明显的增加趋势;当坡度大于35°时,受植被覆盖率影响,各季节代表日的日蒸散发呈现不同的变化趋势。各季节代表日蒸散发与坡向同样存在较为显著的相关关系,趋势线呈反抛物线。     

基于SEBAL模型的土默特右旗腾发量研究

【目的】评价SEBAL模型在估算内蒙古包头市土默特右旗腾发量时的适用性。【方法】基于2015年作物生育期内的Landsat8遥感影像,建立SEBAL模型,估算腾发量,利用FAO Penman-Monteith公式与水量平衡法估算得到腾发量进行了验证及评价,并采用多元逐步回归方法对其影响因素进行了分析。【结果】日腾发量的分布具有明显的空间差异性,呈现出山峰型变化趋势。SEBAL模型腾发量估算值与水量平衡法估算值相比,相对误差的平均值为6.053%;Penman-Monteith公式计算得到的日腾发量与水量平衡法估算值相差7.682%,都在10%以内,达到了精度要求,且SEBAL模型估算腾发量的精度高于Penman-Monteith公式。日腾发量与NDVI和地表温度相关性显著,由二者建立了最优的多元逐步回归方程。【结论】在缺乏数据的情况下,利用SEBAL模型可以较为准确地估算出土右旗的腾发量,且NDVI和地表温度对其的影响较大。     

基于遥感技术的区域蒸散发计算方法综述

利用遥感技术计算区域尺度蒸散发是一种非常可行的手段。通过总结遥感蒸散发模型国内外研究现状,根据各模型建模理念、内在机理等,对基于遥感技术的区域蒸散发计算方法进行了梳理;另外,结合目前研究现状,对遥感蒸散发模型当前研究的热点问题进行了总结和归纳,认为时空尺度转换、下垫面特征参数反演、模型结果检验等仍是当前遥感蒸散发研究领域亟待突破的攻坚点。同时,以良好的物理基础为背景,模拟SPAC系统中能量、物质交换过程,利用遥感技术确定地表关键参数的区域蒸散数值模型建立将是今后的发展方向之一。     

地形效应下的区域蒸散遥感估算

在地表起伏地区,由于受到坡度、坡向等的影响,地表能量通量表现出与水平地表不一样的特征,为了定量表征起伏地表条件下的蒸散格局,以位于陕甘宁交界区的华池县、庆城县、镇原县、西峰区和合水县为研究区,从能量平衡原理入手,对各能量通量进行了量化计算,并着重考虑了蒸散的能量来源即地表净辐射的地形效应;同时,针对研究区地表特征,确定了土壤热通量的计算方案和感热通量的参数化方案,如零平面位移、动量粗糙长度、热量粗糙长度、动量和热量的稳定度校正项等算法;在此基础上,计算了研究区的瞬时蒸散,计算结果表明采用的蒸散遥感估算方案     

基于无人机光谱遥感的田块尺度蒸散发空间分布估算

针对农田中高分辨率空间模式蒸散量(ET)缺少有效量化的问题,提出一种基于无人机(UAV)估算农田蒸散量的方法。构建了M100型多旋翼无人机搭载FLIR Vue ProR热像仪和Micasense Red Edge多光谱成像仪的采集数据平台;将无人机数据匹配卫星遥感蒸散模型,比较典型单层模型METRIC(Mapping evapotranspiration at high resolution with internalized calibration)模型和典型双层模型RSEB(Remote sensing energy balance)模型在农田中的适用程度;针对RSEB模型的土壤热通量计算方式不适用于农田环境的问题,对模型进行基于多光谱数据的改进;针对模型中温度参数易产生较大误差的问题,基于无人机热像仪数据与实际温度间的关系,对获取的热像仪数据进行校正;将模型计算值与涡度相关系统(OPEC)测量值进行对比。结果表明,结合无人机多光谱数据的RSEB模型经过温度校正可得到结果较为准确的通量数据,显热通量均方根误差为20. 013 W/m~2,平均绝对误差为15. 835 W/m~2,潜热通量均方根误差为40. 202 W/m~2,平均绝对误差为26. 017 W/m~2,进而得到分米级分辨率的农田蒸散量空间分布图。本文估算方法可以有效获取高分辨率空间模式的田间蒸散量,为精准农业灌溉提供技术支持。     

近地遥感技术在大田作物株高测量中的研究现状与展望

株高是动态衡量作物健康和整体生长状况的关键指标,广泛用于估测作物的生物学产量和最终籽粒产量.传统的人工测量方式存在规模小、效率低以及耗时长等问题.近十年来,近地遥感技术在农业领域发展迅速,使得高精度、高频次、高效率的作物株高采集成为可能.本文首先回顾了国内外基于遥感手段获取株高研究的论文发表情况;其次对获取株高的不同平...     

设施农业的高分辨率遥感影像信息提取方法的研究

以SPOT5高分辨率遥感影像作为基础底图,结合设施农业空间位置分布规律及其纹理特征在高分辨率遥感影像上的体现,设计了批量设施自动生成算法,重点研究了设施对象坐标的计算方法。同时,通过实际应用验证了该方法的准确性。     

基于无人机多源遥感的玉米LAI垂直分布估算

为探究无人机多源遥感影像估算玉米叶面积指数(Leaf area index, LAI)垂直分布,在田间设置了密度和播期试验,在7个生育时期利用无人机采集了可见光、多光谱和热红外影像并同步获取玉米LAI垂直分布数据。同时,为合理制定无人机飞行任务,分析了不同飞行高度和不同太阳高度角下获取的无人机影像对估算玉米LAI的影响。基于无人机影像提取的与玉米LAI相关性较高的植被指数、纹理信息和冠层温度等特征,利用7种机器学习方法分别构建了玉米冠层不同高度LAI估算模型,从中选取鲁棒性强的2个模型用于分析在不同飞行高度和不同太阳高度角下估算LAI的差异。研究结果表明,MLPR和RFR模型对玉米LAI估算鲁棒性最强,全生育期下模型rRMSE为11.31%(MLPR)和11.42%(RFR)。玉米冠层LAI垂直分布估算误差,所有模型的平均rRMSE分别为9.1%(LAI-1)、14.19%(LAI-2)、18.62%(LAI-3)、23.29%(LAI-4)和26.7%(LAI-5)。对于玉米穗位叶及以下部位的LAI估算误差均在20%以下,得到了较好精度。同时,在不同飞行高度和太阳高度角试验中可以得出...     

海南岛橡胶林叶面积指数遥感估算模型比较研究

叶面积指数(LAI)是描述植被生长状况和冠层结构的一个重要参数,快速获取大面积植被与作物LAI对于生态系统科学研究、农林业生产指导具有十分重要的理论和实践意义.本研究选取海南岛典型热带作物——橡胶树为研究对象,构建基于卫星遥感植被指数的橡胶林LAI估算模型并分析其变化规律.结果表明,相较于归一化植被指数(NDVI)、绿...