基于遥感双层模型的宝鸡峡灌区日蒸散发估算

本文选取了陕西宝鸡峡灌区为研究区,基于遥感双层模型,选择2000-2011年不同季节典型日的TM 数据,辅以气象观测资料,估算了宝鸡峡灌区典型日蒸散发,分析灌区内日蒸散发的时空分布以及不同土地利用类型日蒸散发季节变化.结果表明,基于遥感双层模型估算半干旱区的日蒸散发是可行的.模拟典型日中,春季晴日灌区日蒸散发约为5.06mm、夏季约为5.36mm、秋季约为4.24mm、冬季约1.03mm,呈单峰型分布,有较好的季节变化特征;不同季节日蒸散发的空间分布差异较大,不同土地利用类型的日蒸散发季节变化特征相似,但略有不同.利用Penman-Monteith公式计算值结合作物系数验证日蒸散发估算精度,其中耕地和林地相对误差约为20%,相关系数R2>0.7,表明遥感反演的日蒸散发精度较高.      

蒸散发遥感估算方法的研究进展

传统的估算蒸散发的方法虽然能够获取相对准确的均匀下垫面的蒸散发,但大多局限于点或田间尺度,难以反映蒸散发的空间异质性.遥感作为一种高效的空间信息获取和处理手段,被认为是估算陆面蒸散发的有效途径.近30多年来,随着技术的进步,发展了从简单的经验公式到结合陆面过程模型的陆面数据同化系统等基于遥感数据估算蒸散发的方法.本文总结了遥感估算地表蒸散发各种方法的输入数据、假设、原理、优缺点,并概括了遥感估算陆面蒸散发存在的主要问题和发展趋势.     

黑河流域蒸散发分布的遥感研究

利用NOAA AVHRR资料，选取Priestley-Taylor公式作为计算蒸散发的模型，对黑河流域的蒸散发进行了研究，并利用有关资料对多种地表参数和蒸散发进行了验证，分析了蒸散发的时空分布特征．结果表明，对黑河流域蒸散发的遥感估算和一些地表生物物理参数的反演结果，与实测值基本吻合，说明文中所采用的方法估算蒸散发是可行的．寒漠、冰川、沙漠和戈壁等植被条件较差的地区的蒸散量极低．弱水三角洲和古日乃湖盆作为下游植被较好的地方其蒸散量有别于周围地区．中游绿洲的蒸散量与绿洲发展程度具有密切关系．河流两岸天然绿洲，明显与周围沙漠和戈壁区分开来．高覆盖度草地和沼泽蒸散量最高，其次为中覆盖度草地和林地．     

长江流域实际蒸散发的遥感估算及时空分布研究

蒸散发是地表水热过程的关键环节.准确估计蒸散发对气候变化研究、水资源管理、作物估产以及环境保护等具有重要意义.本文结合中国区域气候和土地利用特征,改进地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了长江流域多年蒸散发量.结合基于模型树集成算法获得的全球蒸散发观测产品以及基于流域多年水量平衡的年蒸散发数据,验证估算精度.结果表明:SEBS模型获得的长江流域蒸散发与基于全球通量观测站的蒸散发集成数据产品的平均相对百分比误差约为10.15%,确定系数为0.98,均方根误差为7.11 mm·月^-1,具有较好的相关性和一致性,且可以达到更高的空间分辨率;SEBS估算的年均蒸散发与区域多年水量平衡结果的误差为6.29%,模型精度较为可靠;长江流域年均蒸散发总量变化不明显,在二级水资源区内蒸散发的变化量有较大的空间变异性,鄱阳湖流域年均蒸散发值最大,金沙江流域最小,汉江流域季节变异最明显;受气候和人类活动影响,高原地区、江汉平原、太湖流域蒸散发有较为明显的下降趋势.     

基于BEPS-Terrainlab v2.0模型鄂西犟河流域1999年—2016年蒸散发模拟分析

蒸散发在水循环中占据着重要地位,采用模型模拟法研究小流域尺度的蒸散发具有高时间、空间分辨率的优势.该文选取湖北省十堰市犟河流域为研究区,基于BEPS-Terrainlab v2.0模型,利用Landsat5-8遥感影像和气象资料等数据,以日为时间步长模拟了研究区内1999年—2016年的蒸散发.模拟结果与MODIS蒸散发产品MOD16A2进行对比,二者年内变化相关系数R2＝0.92,MODIS数据时空分辨率均低于模拟数据,但也在一定程度上验证了模拟的可靠性.模拟结果显示：时间变化上,流域内蒸散发在年内呈单峰状分布(春季156.9 mm、夏季302.5 mm、秋季133.5 mm、冬季18.5 mm);年际上呈现波动变化,有一定周期性,总体有上升趋势.空间分布上,流域内蒸散发分布植被区高于非植被区,不同植被类型蒸散发不同(阔叶>混交>针叶>农田),不同高程蒸散发也不同(500～700 m区间内最大).经过相关性分析,气温、太阳辐射对蒸散发年内变化影响较大,通过了0.01的显著性检验;叶面积指数、降水对年际变化影响较大,通过了0.05的显著性检验.     

基于特征空间法的美国南部大平原蒸散发遥感反演

蒸散发是地表能量平衡和水热循环的重要环节,准确估算对区域水资源合理开发利用、农业节水研究以及气候调节等至关重要。特征空间法作为蒸散发反演的主要方法之一,因其对地表参数的依赖较小,具有较好的优势。然而,该方法在干湿边界确定时却存在一定的主观性和不确定性,给出相应的干湿边界理论公式,以美国南部大平原为研究区,利用MODIS遥感数据,构建具有时空二维属性的地表温度——植被指数特征空间,获得了2017年美国南部大平原蒸散发;并采用站点数据进行验证,分析时空分布规律。结果表明:本文方法对于研究区地表蒸散发模拟精度较高,略微存在高估,与观测值相关系数(r)达到0.86,均方根误差(RMSE)和偏差(B)分别为1.07 mm和0.06。从时空特征分析,蒸散发年内变化呈单峰型分布,与植被生长周期相一致。此外,蒸散发季节差异显著,夏季蒸散发最高,春秋次之,冬季最低,并且四季蒸散发空间分布趋势均呈东南向西北递减。     

基于Landsat 5 TM的祁连山区蒸散发遥感估算——以青海祁连县为例

蒸散发的估算在区域能量平衡和水分循环研究中具有重要意义.本研究利用Landsat 5TM数据和能量平衡模型相结合,通过遥感数据获取各参量,对祁连山区的日蒸散发进行估算,研究表明估算值与实测值基本一致,相对误差为4.23%,基本上满足了该区域蒸散发研究的精度要求.通过对蒸散结果的分析发现,该区域的日蒸散发空间分布受气候特征、地形因素、土壤供水条件及土地利用类型的影响比较严重,其分布趋势主要在空间上表现出随海拔的降低而降低,阳坡蒸散量大于阴坡,在土地利用类型上呈现按照"林地沼泽地水域草地耕地城乡工矿居民用地"的类型而降低的规律,而永久性冰川雪地以及裸土裸岩石砾地的蒸散发则随冰川面积的缩小而减小.     

山东省聊城市农田区蒸散发量的遥感反演及影响因素分析

利用地表能量平衡系统模型,并结合中分辨率成像辐射光谱仪遥感数据以及实测气象数据,对山东省聊城市农田区2019年作物生长期3—9月在区域尺度内的蒸散发量进行遥感反演估算,确定农田区蒸散发量及其影响因素,并分析农田区蒸散发量的时空分布规律以及气象因素、归一化植被指数等地表参数对蒸散发量的影响程度。结果表明：遥感反演得到的日蒸散发量与Penman-Monteith公式计算值的误差在合理范围内;按农田区蒸散发量由大到小的季节顺序是春季、夏季、秋季、冬季,空间上呈现自西向东逐渐递减的趋势;日蒸散发量与归一化植被指数具有较强的正相关性,与地表比辐射率相关性较弱,与气温、比湿、风速、日照呈正相关,与气压呈负相关。     

基于蒸散发同化的流域ET过程模拟研究

采用集合卡尔曼滤波同化水文模型与遥感模型反演的蒸散发(ET)结果,获得更接近真实情况的ET,并利用同化后的ET结果进一步优化水文模型,从而获取连续精度较高的区域ET.通过对北京市沙河流域1999—2007年的ET过程研究显示,运用本方案可以改善水文模型对ET的估算精度,模拟出精度较高的流域蒸散发过程.     

黄土丘陵沟壑区小流域蒸散发的遥感估算——以静宁县魏沟流域为例

利用TM遥感影像和地表热量平衡模型估算静宁县魏沟流域的蒸散发量,并结合地面实测资料进行检验,分析了该流域蒸散发的分布规律,研究了蒸散发量与土地利用、地表参数和地形参数的关系.结果表明,研究区当日蒸散发量为1.13～8.86 mm,平均4.94mm,分布上呈现由西北向东南递增的趋势;不同下垫面的蒸散发能力有一定差别,其中水体和林地的日蒸散发量最大;蒸散发量与INDV和高程等呈线性正相关,而与地表温度呈线性负相关.     

水文数据同化方法及遥感数据在水文数据同化中的应用进展

多源信息的应用是未来水文科学发展的一个重要趋势,水文数据同化(尤其是遥感数据在流域降雨径流模拟中的同化)已经成为当前水文学研究的一个热点.数据同化有2个基本途径:一是全局拟合,以变分方法为代表; 二是顺序同化,以各种卡尔曼滤波及粒子滤波方法为代表.数据同化技术已经被许多学者应用于降雨径流模拟与预报,但在遥感反演水文信息精度的改进、"最优"方法的选取、误差的定量描述、数据同化对象的选择,以及同化效果的评估等多方面,还有大量问题有待深入研究.     

基于Landsat 8遥感图像信息容量与城市不透水面指数的关系研究

不透水面指数可以有效提取不透水面信息,反映城市硬化地表的覆盖度,但不能直接表征地表覆盖度的复杂度,而遥感图像信息容量是一种可以表征地表景观复杂度的指标.该文结合二者各自特点,计算出遥感图像信息容量和不透水面指数,对二者进行耦合分析,发现不同波段的信息容量与城市不透水面指数均方差的相关系数均高于0.8,二者关系密切,说明信息容量可以表征城市不透水面的变化,进一步研究还发现,信息容量值的大小与城市化进程较为一致.     

多源遥感影像数据融合的理论与技术

目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次：像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。     

麦草制浆的干湿法备料

干湿法备料能有效地除去麦草原料中的杂质,减少麦草原料中二氧化硅的含量,降低碱回收过程中硅干扰的程度,还可提高制浆质量.     

高山草甸遥感温度和地、气温度的关系分析

红外测温仪是检验卫星反演地表温度准确性的主要仪器,其测得的地表温度被看作卫星反演地表温度最准确的参考值。通过对2008年青藏高原东侧高山草甸的遥感地表温度Tc、0 cm地温Ts和空气温度Ta的分析,认识三种温度的时间变化特征,探寻Tc与Ts、Ta间的相互关系,为利用遥感技术,准确获取地、气温度的空间分布提供依据。分析结果表明:相同时刻的Tc同Ts和夜间Ta不论年、月平均,还是瞬时值之间都具有显著的线性正相关关系,而同白天Ta的相关性不稳定,受草甸状态和太阳辐射的影响;基于Tc的相同时刻年平均、月平均和瞬时Ts的最大估算标准误差分别是0.507 6℃,2.359 3℃和3.021 2℃,夜间Ta的估算标准误差分别是0.262 5℃,1.662 3℃和2.328 1℃。     

基于梯度特征的高分辨率卫星遥感影像阴影检测

以高分辨率卫星遥感全色影像为数据源,根据阴影区在影像上的灰度与梯度特征,研究了它与水系、建筑物、绿地、道路等地物类型的区别,描述了阴影边界与太阳方位角的关系,并在此基础上针对实验数据提取阴影区.结果表明,所采用的方法能有效地识别影像中的阴影.     

基于SRTM3的山区遥感影像地形校正研究

山区遥感影像的地形效应尤为明显,是利用遥感影像进行精确定量分析及应用的主要障碍。为提高地表参数遥感定量化精度,研究在SRTM3数字高程模型的支持下,利用Lambertian模型、归一化模型、C校正方法对山区TM影像进行地形校正实验。通过比较分析影像的校正效果及对地形变量与影像校正前后的辐射亮度值进行相关性分析,对利用开源SRTM3地形数据对山区遥感影像进行地形校正的可行性进行研究。实验表明除小部分区域由于SRTM数字高程模型本身的误差使得影像存在误校正外,利用SRTM3数字高程模型进行地形校正效果明显。     

多源遥感影像融合的图像质量评价及变化区域识别

遥感技术的发展以及遥感数据的广泛应用,使得影像信息及其变化信息的自动识别的需求日益迫切.论文利用TM(1998)、SPOT(2002)、ALOS(2006)3个时相的不同传感器接收的影像数据,进行小波变换与IHS变换相结合的影像融合处理,并进行融合影像的评价以及变化区域的识别研究,得出以下主要结论:小波变换与IHS变换相结合的影像融合方法既提高了影像的信息量,又较好地保持了影像的光谱特征;融合影像信息量的增加程度与原始多光谱影像的空间分辨率相关,原始多光谱分辨率越低,融合后信息量增加越多;从融合影像上还可以直观地看出,不同时相的影像融合时,有利于地物变化区域的自动显现,以此进一步地进行变化区域的自动提取与分类,促进遥感影像的应用.