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区域蒸散和表层土壤含水量遥感模拟及影响因子
引用本文:王春梅,王鹏新,朱向明,郑文娟,杨鹤松. 区域蒸散和表层土壤含水量遥感模拟及影响因子[J]. 农业工程学报, 2008, 24(10): 127-133
作者姓名:王春梅  王鹏新  朱向明  郑文娟  杨鹤松
作者单位:中国农业大学资源与环境学院,教育部植物-土壤相互作用重点实验室,北京,100094;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国农业大学信息与屯气工程学院,北京,100083;中国农业大学资源与环境学院,教育部植物-土壤相互作用重点实验室,北京,100094;航天星图科技有限公司,北京,100029
基金项目:国家自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研项目
摘    要:以甘肃省武威市为研究区域,应用灌溉前后两景Landsat TM-5卫星遥感数据,采用SEBAL模型进行了区域蒸散估算,综合应用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),计算了该区域的条件植被温度指数(VTCI),并估算了表层土壤含水量(0~20 cm)。在获得区域净辐射通量、地表温度以及植被覆盖度空间分布的基础上,进一步对灌溉前后两景影像中日蒸散和表层土壤含水量的影响因素进行了分析。结果表明,区域蒸散和表层土壤含水量的遥感估算与地面同步观测值比较,能较好地反映研究区域的蒸散和地表含水量的空间变异特征。当土壤较干时,区域蒸散的空间分布变异较大,而表层土壤含水量的空间变异较小。在灌溉前后两景影像中,日蒸散与净辐射通量、地表温度和覆盖度之间都有极显著的相关性,决定系数均在0.90以上,而日蒸散量与表层土壤含水量的相关性以灌溉后较高。此外,表层土壤含水量与地表温度、覆盖度都呈显著的相关性,但比较而言,地表温度指数关系的离散性较小,相关系数也大。但地表温度、覆盖度与表层土壤含水量的相关性都依赖于土壤干湿程度,通常土壤越湿,相关性也越高。

关 键 词:蒸散  表层土壤含水量  空间变异  RS
收稿时间:2007-03-24
修稿时间:2008-10-14

Estimations of evapotranspiration and surface soil moisture based on remote sensing data and influence factors
Wang Chunmei,Wang Pengxin,Zhu Xiangming,Zheng Wenjuan and Yang Hesong. Estimations of evapotranspiration and surface soil moisture based on remote sensing data and influence factors[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2008, 24(10): 127-133
Authors:Wang Chunmei  Wang Pengxin  Zhu Xiangming  Zheng Wenjuan  Yang Hesong
Affiliation:1.Department of Soil and Water Sciences and Key Laboratory of Plant-Soil Interactions,College of Resources and Environment,China Agricultural University,Beijing 100094,China;2.Institue of Remote Sensing Applications,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China,College of Information and Electrical Engineering,China Agricultural University,Beijing 100083,China,Department of Soil and Water Sciences and Key Laboratory of Plant-Soil Interactions,College of Resources and Environment,China Agricultural University,Beijing 100094,China,Department of Soil and Water Sciences and Key Laboratory of Plant-Soil Interactions,College of Resources and Environment,China Agricultural University,Beijing 100094,China and ImageInfo Co.Ltd,Beijing 100029,China
Abstract:
Keywords:evapotranspiration  surface soil moisture  spatial variation  remote sensing
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