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1.
为明确太阳直接辐射及散射辐射在进入冠层被冠层吸收以及两者对总光合有效辐射吸收比例(FPAR)造成的影响,利用SAIL模型模拟不同条件下的直射FPAR、散射FPAR以及总FPAR,分析影响总FPAR变化的主要因素以及直射FPAR与总FPAR之间的差异。结果表明:FPAR随叶面积指数(LAI)的变化存在饱和现象;能见度为5,15,30 km时散射FPAR对总FPAR的贡献分别是52.6%,29.3%和21.7%,随能见度的变化,直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到13.2%;随太阳天顶角的变化,直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到10.29%,这一误差是由散射FPAR引起的。因此,在进行植被冠层FPAR遥感反演建模时,直射FPAR与散射FPAR需要单独建模,总FPAR则需要根据由天气条件决定的直、散射辐射比例计算得到。  相似文献   
2.
提出了一个土壤水分变化过程对土壤蒸发、植被蒸腾以及土壤温度、叶片温度的影响存在较明显差异的假设,利用双层能量平衡模型推导出3个水分特征点(湿润、干旱和由湿到干的转折点)的组分温差(土壤温度减去叶片温度)公式,利用特征点的辐射温度和实际测量的红外温度间的关系来计算实际显热和潜热通量.用2001年北京顺义区实验期间的观测数据对本方法进行了验证,结果表明,用本方法能在只有一个角度的遥感温度数据情况下获取精度较高、误差较小的地表蒸散模拟结果.该法在分解植被蒸腾、土壤蒸发以及监测表层土壤和根区土壤旱情方面有很大的潜力.  相似文献   
3.
基于LS-SVM方法的晴空逐时太阳辐射模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用浙江省杭州和椒江两站2003-2005年的晴空逐时气象数据,采用最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),建立了晴空逐时太阳辐射模型.模型的输入因子为逐时天文辐射、气温、气压、水汽压、能见度和风速等要素,输出因子为逐时太阳辐射.模型数据分为2部分,其中2003年的数据用于训练建模,2004-2005年的数据用于模型的评估.结果表明,LS-SVM方法能够很好地模拟气象要素对太阳辐射的非线性影响,建立的太阳辐射模型精度较高,模型的解释性方差R2为0.950 5,均方根误差ERMS-0.159 0 MJ·m-2,平均误差EMB和平均绝对误差EMAB分别为0.005 3和0.124 1 MJ·m-2.根据浙江省68个气象站2005-12-15T14:00的气象要素,估算出的太阳辐射为1.39~2.24 MJ.m-2.基于LS-SVM方法的晴空逐时太阳辐射模型具有很好的学习推广能力,利用常规的气象观测资料,即可模拟出具有相似气候背景下的晴空逐时太阳辐射,为太阳辐射遥感反演提供地面数据.  相似文献   
4.
基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法   总被引:14,自引:0,他引:14  
农业旱灾是人类面临的最主要自然灾害之一,对我国农业生产影响非常大。土壤含水量是农业干旱监测的重要指标,通过遥感地表温度(LST)与植被指数(NDVI)结合,可以估算土壤湿度,监测农作物旱情。重点研究了LST/NDVI特征空间中干湿边的提取方法,通过14年全国NOAA/AVHRR的8km合成数据集分析发现,在LST/NDVI特征空间中,曲线斜率与实测土壤湿度显著相关(R=0.78,P<0.01),干边的截距和斜率与湿边有比较稳定的关系,但干湿边存在较大的空间和时间变异性。将全国分为6个区,分别确定LST/NDVI特征空间,根据特征空间干湿边参数反演土壤湿度,在土壤湿度分布图和全国耕地分布图基础上,进行旱情分级,得到全国耕地旱情分布图,可以为农业抗旱救灾提供快速宏观的信息服务。  相似文献   
5.
用低分辨率遥感数据计算地表蒸散通量时, 如何减小空间尺度误差是需要考虑的重要问题. 在用MODIS数据计算蒸散时尝试加入高分辨率中巴资源卫星CBERS-02提供的地表分类图像, 根据此分类信息在每个MODIS 1 km像元内统计各种地表类型所占的面积比例, 并分别计算各亚像元的热量通量, 然后用面积权重平均的方法得到MODIS像元的热量通量. 结果表明, 将CBERS高分辨率地表分类数据和MODIS低分辨率遥感数据结合, MODIS 1 km混合像元的土壤热通量、显热通量和潜热通量都有所改变. 进一步分析这种变化产生的原因, 结合地面实验观测数据的验证, 作者推断, 经过处理以后, 混合像元的显热通量和潜热通量的误差都有所减小.  相似文献   
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