Enhancing the Simplified Surface Energy Balance (SSEB) approach for estimating landscape ET: Validation with the METRIC model

Evapotranspiration (ET) can be derived from satellite data using surface energy balance principles. METRIC (Mapping EvapoTranspiration at high Resolution with Internalized Calibration) is one of the most widely used models available in the literature to estimate ET from satellite imagery. The Simplified Surface Energy Balance (SSEB) model is much easier and less expensive to implement. The main purpose of this research was to present an enhanced version of the Simplified Surface Energy Balance (SSEB) model and to evaluate its performance using the established METRIC model. In this study, SSEB and METRIC ET fractions were compared using 7 Landsat images acquired for south central Idaho during the 2003 growing season. The enhanced SSEB model compared well with the METRIC model output exhibiting an r² improvement from 0.83 to 0.90 in less complex topography (elevation less than 2000 m) and with an improvement of r² from 0.27 to 0.38 in more complex (mountain) areas with elevation greater than 2000 m. Independent evaluation showed that both models exhibited higher variation in complex topographic regions, although more with SSEB than with METRIC. The higher ET fraction variation in the complex mountainous regions highlighted the difficulty of capturing the radiation and heat transfer physics on steep slopes having variable aspect with the simple index model, and the need to conduct more research. However, the temporal consistency of the results suggests that the SSEB model can be used on a wide range of elevation (more successfully up 2000 m) to detect anomalies in space and time for water resources management and monitoring such as for drought early warning systems in data scarce regions. SSEB has a potential for operational agro-hydrologic applications to estimate ET with inputs of surface temperature, NDVI, DEM and reference ET.     

1980～2005年广东农民持久收入与消费的协整分析

文章根据弗里德曼的持久收入理论，应用单位根检验、协整检验以及误差修正模型分析等一系列经济计量方法，对1980～2005年广东农民持久收入与消费支出的关系进行了研究．实证结果表明，广东农民的持久收入与消费支出关系密切；农民的消费支出强烈地依赖于其收入的增加；前期的收入支出节余对当期的消费支出影响很大．     

基于GIS的广东干旱逐日动态模拟与评估

参考帕默尔（Pahner）旱度模式中土壤水分平衡概念，提出以逐日气温和降水资料，逐日滚动模拟土壤有效水分，并以下层土壤有效含水量构建干旱强度动态指数（DDI）．借助GIS技术和包括经度、纬度、海拔、坡度、坡向5个环境因子的地理订正模型，对离散DDI资料进行1km空间分辨率的精细化反演，能够清晰刻画地形、地貌对干旱程度空间分布的影响．结合土地利用信息，开发业务系统，实现对广东干旱发生、发展及其强度、范围的实时动态监测和评估，为选择合适的时机和地点开展人工增雨作业提供指挥决策依据，并对作业效果进行定量评估．     

环舱式内浮顶油罐倾斜的处理

１４２号罐更新为环舱式内浮顶油罐后，罐体发生倾斜，由于浮盘较重，因此，现场分步正油罐罐体，先使倾斜一边的浮盘支柱落到罐的基础上，用空气吹砂法砂法矫正油罐主体；再用千斤顶顶起浮盘，修补罐底，然后试水，合格后恢复油罐附件，纠斜收到了预期效果。     

星基差分GPS用于林区高分辨率遥感图像几何精校正

为解决林区缺乏大比例尺地形图而难以进行高空间分辨率遥感图像几何精校正问题,采用基于广域差分技术的星基差分GPS精确测定地面控制点(GCP),以多项式变换进行QuickBird pan(0.61 m)图像几何精校正.结果表明,全部GCP的点位误差均小于1个像元,总的点位误差为0.411 9.在进行图像灰度重采样中,最邻近点法、双线性内插法和三次褶积法的效果均无明显差异;就信息量和灰度值变动情况而言,以三次褶积法略好;就图像灰度保真而言,以最邻近点法略好.     

基于Kalman滤波的田间导航车辆定位校正方法研究

以装载了RTK-DGPS导航系统的KUBOTASPU-68水田插秧机为试验平台,以姿态测量系统提供载体姿态信息,研究农业机械导航的姿态校正方法。在分析车载GPS倾斜误差产生原因基础上,提出了采用多传感器联合测量载体姿态角以提供校正信息。采用MEMS传感器集成模块ADIS16355作为惯性测量单元,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算姿态角,设计了姿态测量系统。阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的算法,基于ARM7Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。     

Olsen法土壤速效磷温度校正系数的研究与应用

在不同温度条件下,对广西不同土壤类型的40个样本,采用Olsen法测定其速效磷含量,经统计分析,计算出Olsen法土壤速效磷温度校正系数。应用该校正系数,可将10～34℃下的测定值换算成25℃时的土壤速效磷含量。经验证表明,该校正系数误差小,精度高,已用于土壤普查,科研和农业生产,效果较好。     

玉米苗期冠层多光谱反射率反演与叶绿素含量诊断

为了探索玉米苗期叶片叶绿素含量指标的快速、非破坏性估测方法,该文运用多光谱图像技术对大田玉米苗期叶绿素含量指标进行快速无损的诊断研究。大田试验中,采用2-CCD多光谱图像采集系统获取大田玉米苗期的冠层多光谱图像,并同步采集漫反射灰度板的多光谱图像。为消除光照对图像采集质量的影响,准确将不同光照条件下的玉米冠层图像数据转换为其叶面反射率数据,标定试验中采用一块4个不同灰度级的满足朗伯面条件漫反射灰度板,建立了叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性反演公式,并与大田试验中漫反射灰度板的多光谱图像建立了玉米冠层图像灰度值的校正公式。对玉米苗期冠层多光谱图像进行处理,提取出玉米冠层B、G、R、NIR(中心波长分别为470,550,620,800 nm)4个波段归一化平均灰度值。通过灰度值的校正公式得到校正后的归一化平均灰度值,由线性公式反演出R、G、B、NIR 4个波段的平均反射率值,并计算4种常见光谱植被指数(RNDVI、RNDGI、RRVI和RDVI),采用最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)建立植被指数同叶绿素含量指标的拟合模型。结果表明:植被指数RNDVI、RRVI和RDVI和玉米冠层叶绿素含量指标拟合验证集决定系数R2为0.56,达到了较为理想的拟合结果。证明通过漫反射灰度板对玉米冠层多光谱图像建立反射率反演校正模型的方法是可行的,这一方法为快速无损检测玉米苗期叶绿素含量指标提供了支持。     

ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究

研究分别用ENVI FLAASH模块和ERDAS ATCOR2模块对LANDSAT5-TM图像进行大气校正,进而对校正效果进行评价。结果表明,ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2均能很好地消除大部分大气的影响,满足试验要求。但从精度方面考虑,ENVI FLAASH要略胜于ERDAS ATCOR2。     

基于薄云雾去除的ETM+影像大气校正

中国南方农业遥感监测中,遥感影像常常受到薄云雾影响,大气的散射与吸收作用会使传感器接收到的地物反射率与真实值之间存在差距,是导致数据质量下降的主要原因,薄云雾去除和大气校正处理是十分必要的。该研究利用LandSat-7/ETM+影像,结合背景抑制云雾厚度因子（BSHTI）云检测方法和虚拟云点（VCP）云去除方法进行薄云雾去除,并与暗元法去云处理结果对比分析,然后将去云处理后的影像进行FLAASH大气校正,选取校正前后典型地物的光谱特征和NDVI值进行分析评价。结果表明,BSHTI-VCP法可有效消除薄云雾对遥感数据的影响,提高了云雾覆盖范围的影像质量;FLAASH大气校正较好地消除了大气影响,获得了地物真实地表反射率。该研究为南方作物遥感监测中定量反演与信息解译提供了良好理论支持。