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利用SEBAL 模型与P—M 公式估算乌裕尔河下游地表蒸散 总被引:1,自引:0,他引:1
先通过SEBAL模型估算了乌裕尔河下游沼泽旱地交错区1992年7月9日、1994年7月15日、1995年7月18日、1999年7月13日4个时相的日蒸散量,并通过P-M公式与作物系数进行时间尺度扩展得到了这4个时相所处月份的蒸散量,最后对日蒸散量、作物系数、月蒸散量的特征及其影响因素进行分析.结果表明:日蒸散量的频率分布图呈双峰结构,分别体现了旱地的蒸散特征、湿地与水体的蒸散特征;平均日蒸散量依照1994-07-15、1999-07-13、1995-07-18、1992-07-09的顺序依次降低;时相1994-07-15的平均日蒸散量与平均作物系数最高;通过逐步回归分析发现日平均风速、日照时数、日最低气温对参考作物日蒸散量的影响较为明显. 相似文献
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基于MODIS产品和SEBAL模型的三江平原日蒸散量估算 总被引:4,自引:0,他引:4
在SEBAL模型的基础上,集成MODIS产品和气象数据进行了三江平原的日蒸散量估算,然后以2005年6月22日的蒸散量估算结果为例,在ArcGIS空间分析模块的支持下对不同土地覆盖类型的日蒸散量进行统计分析。结果表明:遥感估算的蒸散量与利用涡度相关系统实测的蒸散量的相对误差较小且相关性较好,平均相对误差为11.2%;不同土地利用类型的日蒸散量间差别显著。水体和林地的蒸散量较大,平均蒸散量分别为8.2mm和6.5mm;湿地和水田次之,平均分别为5.2mm和4.8mm;旱田的蒸散量最低,平均仅为3.7mm,基本符合蒸散规律。 相似文献
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基于NOAA/AVH RR数据估算三江平原蒸散量研究初探 总被引:1,自引:0,他引:1
蒸散量是水资源相互转化过程中非常重要但又难以定量确定的要素之一.SEBS(Surface Energy BalanceSystem)模型是通过遥感数据计算区域蒸散量的重要模型,该模型可以在较少地面信息的情况下获得蒸散量的区域分布信息,同时具有较高的精度.采用SEBS模型,利用NOAA/AVHRR数据对我国重要的商品粮基地三江平原区域蒸散发量进行了研究,并通过实测数据对估算结果进行了验证.结果表明:从时间分布来看,三江平原蒸散量总体上表现为从4月开始逐渐上升,7月达到最高值,8月后不断下降.在此基础上,探讨了三江平原蒸散量时间分布的原因.同时,结合研究区的土地利用类型,对三江平原区域蒸散量空间分布进行了分析,各种土地利用类型生长季平均蒸散量从大到小可以排列为:林地>水域>湿地>水田>旱田>草地>居工地. 相似文献
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秸秆覆盖度(Crop residue cover, CRC)的遥感估算可以在短时间内获取大范围耕地秸秆覆盖度数据,对于政府部门监测保护性耕作的实施情况有重要的现实意义。本研究基于Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI数据,分别计算了多种光谱指数,并与野外实测的秸秆覆盖度数据进行相关性分析,挑选出极显著性相关的光谱指数。在此基础上,构建其与秸秆覆盖度之间的相关模型,并通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)所表征模型的精度比较Sentinel-2 MSI和Landsat 8OLI数据由于光谱和空间尺度的差异对秸秆覆盖度反演模型的影响。结果表明:6种光谱指数与CRC的相关性系数均大于0.4,相关性较高的是Sentinel-2 MSI 20 m分辨率数据获取的NDTI和STI,相关系数分别为0.878、0.894,相关性最低的为Sentinel-2 MSI 10 m分辨率数据获取的NDSVI,相关系数为0.476;利用一元线性回归法构建模型时,Sentinel-2 MSI 20 m分辨率数据构建的光谱指数STI和NDTI,模型精度最高,R2分别为0.810和0.800,... 相似文献
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玉米和大豆光合有效辐射吸收比例与植被指数和叶面积指数的关系 总被引:4,自引:0,他引:4
基于东北典型黑土区的玉米和大豆的实测光谱反射率、光合有效辐射及叶面积数据,选取常用的9种植被指数,并根据光谱曲线特征和植被指数结构建立了两种新的植被指数,对其估算玉米和大豆冠层FPAR效果进行了对比分析。结果表明,各植被指数与冠层光合有效辐射吸收比例(FPAR)的关系因植被类型而异。以近、短波红外波段较以可见光、近红外波段计算植被指数的估算效果好。NDVI、RVI在可见光、近红外波段计算的植被指数中估算FPAR效果较好,玉米估算模型R2分别为0.81和0.82,大豆估算模型R2均为0.81;NDSI、RSI在近、短波红外波段计算的植被指数中较好,玉米估算模型R2均为0.86,大豆估算模型R2均为0.84,优于NDVI和RVI。试验表明,利用近、短波红外波段估算FPAR是可行的;冠层含水量较土壤背景对FPAR影响更大;玉米和大豆冠层FPAR与叶面积指数(LAI)呈较好的对数关系,估算模型R2分别为0.75和0.70;但用植被指数估算FPAR效果要优于用叶面积指数。 相似文献
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以2015年春季、夏季、秋季共3期莫莫格湿地的Landsat 8遥感影像为基础,利用大气校正法反演研究区的地表温度;在地表温度反演结果和土地利用数据的基础上,利用ArcGIS软件的空间分析工具进行缓冲区分析、叠加分析和地统计分析,从而完成莫莫格湿地的冷岛效应分析。结果表明,湿地对周边不同土地利用类型的冷岛效应(降温作用)随着离湿地距离的增加而逐渐减弱。湿地对不同土地利用类型的降温作用并不相同,对居住地类型的影响范围在240~540 m,对旱地类型的影响范围在480~660 m;湿地对盐碱地的降温作用比较显著,影响范围在600~660 m。湿地在不同季节对其他土地利用类型降温作用并不相同,在春夏秋3个季节中降温作用由强到弱依次为夏季、秋季、春季。 相似文献