CN109142674A - 根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法 - Google Patents

根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109142674A
CN109142674A CN201810870508.5A CN201810870508A CN109142674A CN 109142674 A CN109142674 A CN 109142674A CN 201810870508 A CN201810870508 A CN 201810870508A CN 109142674 A CN109142674 A CN 109142674A
Authority
CN
China
Prior art keywords
soil
temperature
soil moisture
surface layer
vegetation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810870508.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109142674B (zh
Inventor
唐荣林
王桐
李召良
刘萌
姜亚珍
邸苏闯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Institute of Agricultural Resources and Regional Planning of CAAS
Original Assignee
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Institute of Agricultural Resources and Regional Planning of CAAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS, Institute of Agricultural Resources and Regional Planning of CAAS filed Critical Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Priority to CN201810870508.5A priority Critical patent/CN109142674B/zh
Publication of CN109142674A publication Critical patent/CN109142674A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109142674B publication Critical patent/CN109142674B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24Earth materials
    • G01N33/246Earth materials for water content
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01KMEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00Thermometers specially adapted for specific purposes
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明提供了一种根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,属于土壤水分估算技术领域。所述方法包括以下步骤:(A)确定所述方法需要的输入数据,构建输入数据集;(B)通过计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个极限端元的地表温度,计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度;(C)根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算根区与表层相对土壤水分。该方法为根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,将对地表蒸散发具有不同贡献的表层和根区土壤水分从混合土壤水分中分离开来,实现表层与根区相对土壤水分的同时反演,提高下垫面相对土壤水分的估算精度。

Description

根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法
技术领域
本发明属于土壤水分估算技术领域,具体涉及一种根区与表层 相对土壤水分同时估算的遥感反演方法。
背景技术
土壤水分是影响地表过程的核心变量之一,是水循环、能量平 衡和生物地球化学循环的基本组成部分,是水文学、气象学以及农 业科学研究领域的一种重要指标参数,尤其在当今农业发展中起到 非常重要的作用。地表温度-植被覆盖度特征空间综合地表温度和植 被覆盖度,能够反映出丰富的地表信息,从而有效地监测干旱及植 物生长的时空变化,是近年来广泛使用的土壤水分估算模型。
地表温度-植被覆盖度特征空间法以植被覆盖度为横坐标,地表 温度为纵坐标,在研究区土壤水分和植被覆盖度变化范围较大时, 二者构成的散点图将呈现一定规则的三角形或梯形形状。目前对于 该方法的研究大多基于归一化地表温度同土壤水分的线性关系,即 特征空间内相同斜率的点位于等土壤水分线上。同时,现有的方法 大都认为遥感反演得到的相对土壤水分同时包括根区土壤水分和表 层土壤水分,并假设二者是相同的。然而表层土壤水分和根区土壤 水分是明显不同的,二者对地表蒸散发具有不同贡献。因此,构建 归一化地表温度反演土壤水分的遥感模型,同时估算表层土壤水分 及根区土壤水分,对于提升遥感反演土壤水分及地表蒸散发精度具 有重要研究意义。
鉴于此,特提出本发明。
发明内容
本发明的目的在于提供一种根区与表层相对土壤水分同时估算 的遥感反演方法;克服现有技术中地表温度-植被覆盖度特征空间中 假定地表温度与土壤水分呈线性关系的局限,提升了遥感反演土壤 水分和地表蒸散发的精度。
本发明的另一目的在于提供所述的根区与表层相对土壤水分同 时估算的遥感反演方法在同时估算根区与表层相对土壤水分中的应 用。
根据本发明的第一个方面,提供了一种根区与表层相对土壤水 分同时估算的遥感反演方法,所述方法包括以下步骤:
(A)确定所述方法需要的输入数据,构建输入数据集;
(B)通过计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个 极限端元的地表温度,计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏 缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度;
(C)根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算根区与表 层相对土壤水分。
作为进一步优选的技术方案,步骤(A)中,所述输入数据包括 遥感数据和气象数据;
优选地,所述遥感数据包括地表温度、地表反射率、植被指数 和叶面积指数;
优选地,所述气象数据包括大气压强、空气温度、湿度、风速 和下行长/短波辐射数据。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B)包括:
(B1)分别定义干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四 个极限端元,根据输入数据集,计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸 土和湿润植被四个极限端元的地表温度;
(B2)根据输入数据集,利用四个极限端元的地表温度,计算 介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表 层无土壤水分之间的临界温度。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B1)中,干燥裸土极限端 元定义为表层相对土壤水分为0;
和/或,干燥植被极限端元定义为表层和根区相对土壤水分均为 0;
和/或,湿润裸土极限端元定义为表层土壤含水量达到饱和,相 对土壤水分为1;
和/或,湿润植被极限端元定义为表层和根区土壤含水量均达到 饱和,相对土壤水分为1。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B1)中,利用下式计算干 燥裸土极限端元的地表温度,记为Tsd
和/或,利用下式计算干燥植被极限端元的地表温度,记为Tvd
和/或,利用下式计算湿润裸土极限端元的地表温度,记为Tsw
和/或,利用下式计算湿润植被极限端元的地表温度,记为Tvw
其中,Tsd、Tvd、Tsw和Tvw分别为干燥裸土端元温度、干燥植被 端元温度、湿润裸土端元温度和湿润植被端元温度;ρ为空气密度 (kg/m3);Cp是定压比热(J/(m·K));γ为干湿球常数(kPa/℃); Δ为饱和水汽压差对温度的斜率(kPa/℃);VPD为水气压亏缺(kPa); Ta为近地表气温(K);rvw和rvd分别为供水充足和干燥的植被冠层 阻抗(s/m);rav和ras分别为植被和土壤上层的空气动力学阻抗(s/m); Rn,s和Rn,v分别为土壤组分和植被组分净辐射;Gs为土壤热通量。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B2)中,利用下式计算介 于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层 无土壤水分之间的临界温度,记为T:
其中,T为临界温度;Tsd和Tvw分别为干燥裸土端元温度和湿润 植被端元温度;Fv为植被覆盖度。
作为进一步优选的技术方案,步骤(C)包括:
(C1)若遥感影像像元的地表温度低于或者等于临界温度,根 区相对土壤水分Wdeeper=1,根据四个极限端元的地表温度和临界温度, 计算表层相对土壤水分;
或者,(C2)若遥感影像像元的地表温度高于临界温度,表层相 对土壤水分Wupper=0,根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计 算根区相对土壤水分。
作为进一步优选的技术方案,步骤(C1)中,利用下式计算植 被组分温度,记为Tv
Tv=Tvw
利用下式计算土壤组分温度,记为Ts
利用下式计算土壤组分的归一化温度,记为Ts *
利用下式计算表层相对土壤水分,记为Wupper
其中,a1、b1由土壤-植被-大气传输模型模拟得到;Tsd、Tsw和 Tvw分别为干燥裸土端元温度、湿润裸土端元温度和湿润植被端元温 度;TR为遥感影像像元的地表温度;Fv为植被覆盖度。
作为进一步优选的技术方案,步骤(C2)中,利用下式计算土 壤组分温度,记为Ts
Ts=Tsd
利用下式计算植被组分温度,记为Tv
利用下式计算植被组分的归一化温度,记为Tv *
利用下式计算根区相对土壤水分,记为Wdeeper
其中,a2、b2由土壤-植被-大气传输模型模拟得到;Tsd、Tvd和 Tvw分别为干燥裸土端元温度、干燥植被端元温度和湿润植被端元温 度;TR为遥感影像像元的地表温度;Fv为植被覆盖度。
根据本发明的第二个方面,本发明提供了所述的根区与表层相 对土壤水分同时估算的遥感反演方法在同时估算根区与表层相对土 壤水分中的应用。
本发明提供了一种根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反 演方法,本发明发展了基于地表温度-植被覆盖度特征空间的表层与 根区相对土壤水分同时反演的方法,构建归一化组分温度同土壤水 分的非线性关系,同时反演表层与根区相对土壤水分。本发明克服 地表温度-植被覆盖度特征空间中假定地表温度与土壤水分呈线性关 系的局限,利用指数型关系,将对地表蒸散发具有不同贡献的表层 和根区土壤水分从混合土壤水分中分离开来,实现表层与根区相对 土壤水分的同时反演,提高下垫面相对土壤水分的估算精度。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述,但是本 领域技术人员将会理解,下列实施例仅用于说明本发明,而不应视 为限制本发明的范围。实施例中未注明具体条件者,按照常规条件 或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者,均 为可以通过市售购买获得的常规产品。
根据本发明的第一个方面,提供了一种根区与表层相对土壤水 分同时估算的遥感反演方法,所述方法包括以下步骤:
(A)确定所述方法需要的输入数据,构建输入数据集;
(B)通过计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个 极限端元的地表温度,计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏 缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度;
(C)根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算根区与表 层相对土壤水分。
本发明主要发展了基于地表温度-植被覆盖度特征空间的表层与 根区相对土壤水分同时反演的方法,构建归一化组分温度同土壤水 分的非线性关系,同时反演表层与根区相对土壤水分。
本发明中,所述土壤水分充足是指达到饱和含水量,所述土壤 水分亏缺是指在饱和含水量和凋萎含水量之间变化,所述无土壤水 分是指达到凋萎含水量。
本发明能够有效克服地表温度-植被覆盖度特征空间中假定地表 温度与土壤水分呈线性关系的局限,利用指数型关系,解决现有相 对土壤水分反演方法中假设根区和表层土壤水分变化一致的不合理 性,将对地表蒸散发具有不同贡献的表层和根区土壤水分从混合土 壤水分中分离开来,借助土壤-植被-大气传输(SVAT)模型预先模 拟的系数,实现表层与根区相对土壤水分的同时反演,最终提高地 表相对土壤水分的估算精度。
作为进一步优选的技术方案,步骤(A)中,所述输入数据包括 遥感数据和气象数据。
可以理解的是,步骤(A)中,输入数据包括根区与表层相对土 壤水分同时估算的遥感反演方法计算过程中所需要的遥感数据和气 象数据。
作为进一步优选的技术方案,所述遥感数据包括地表温度、地 表反射率、植被指数和叶面积指数。
需要说明的是,本发明对于遥感数据的来源没有特殊的限制, 采用本领域技术人员所熟知产品得到即可。例如,地表温度和地表 反射率可以通过地表温度产品MOD11和地表反射率产品MOD09得 到,植被指数可通过植被指数产品MOD13得到,叶面积指数可通过叶面积指数产品MOD15得到。
作为进一步优选的技术方案,所述气象数据包括大气压强、空 气温度、湿度、风速和下行长/短波辐射数据。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B)包括:(B1)分别定义 干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个极限端元,根据输 入数据集,计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个极 限端元的地表温度;(B2)根据输入数据集,利用四个极限端元的地 表温度,计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤 水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度。在该优选实施方式中, 通过定义四个极限端元,结合输入数据集,计算得到四个极限端元 的地表温度;进而计算得到介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度;四个极限 端元的地表温度和临界温度可用于计算根区与表层相对土壤水分。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B1)中,干燥裸土极限端 元定义为表层相对土壤水分为0;和/或,干燥植被极限端元定义为 表层和根区相对土壤水分均为0;和/或,湿润裸土极限端元定义为 表层土壤含水量达到饱和,相对土壤水分为1;和/或,湿润植被极 限端元定义为表层和根区土壤含水量均达到饱和,相对土壤水分为 1。在该优选实施方式中,通过分别定义干燥裸土、干燥植被、湿润 裸土和湿润植被四个极限端元,可以有效实现部分植被覆盖以及非 极限土壤水分含量(相对土壤水分在0到1之间变化)像元的土壤 和植被组分温度分解,为表层和根区相对土壤水分估算奠定基础。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B1)中,利用下式计算干 燥裸土极限端元的地表温度,记为Tsd
和/或,利用下式计算干燥植被极限端元的地表温度,记为Tvd
和/或,利用下式计算湿润裸土极限端元的地表温度,记为Tsw
和/或,利用下式计算湿润植被极限端元的地表温度,记为Tvw
其中,Tsd、Tvd、Tsw和Tvw分别为干燥裸土端元温度、干燥植被 端元温度、湿润裸土端元温度和湿润植被端元温度;ρ为空气密度 (kg/m3);Cp是定压比热(J/(m·K));γ为干湿球常数(kPa/℃); Δ为饱和水汽压差对温度的斜率(kPa/℃);VPD为水气压亏缺(kPa); Ta为近地表气温(K);rvw和rvd分别为供水充足和干燥的植被冠层 阻抗(s/m);rav和ras分别为植被和土壤上层的空气动力学阻抗(s/m); Rn,s和Rn,v分别为土壤组分和植被组分净辐射;Gs为土壤热通量。
在本发明的优选实施方式中,根据定义四个极限端元以及输入 数据集和上述公式,计算出了干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿 润植被四个极限端元的地表温度。
作为进一步优选的技术方案,步骤(B2)中,利用下式计算介 于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层 无土壤水分之间的临界温度,记为T:
其中,T为临界温度;Tsd和Tvw分别为干燥裸土端元温度和湿润 植被端元温度;Fv为植被覆盖度。
在本发明的优选实施方式中,根据干燥裸土和湿润植被极限端 元的地表温度以及植被覆盖度,计算得到了临界温度T。
作为进一步优选的技术方案,步骤(C)包括:
(C1)若遥感影像像元的地表温度低于或者等于临界温度,根 区相对土壤水分Wdeeper=1,根据四个极限端元的地表温度和临界温度, 计算表层相对土壤水分;
或者,(C2)若遥感影像像元的地表温度高于临界温度,表层相 对土壤水分Wupper=0,根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计 算根区相对土壤水分。
在本发明的优选实施方式中,根据遥感影像像元的地表温度与 临界温度的相对大小,分别作出Wdeeper=1或Wupper=0的设定,进而计算 出表层与根区的相对土壤水分。
作为进一步优选的技术方案,步骤(C1)中,利用下式计算植 被组分温度,记为Tv
Tv=Tvw
利用下式计算土壤组分温度,记为Ts
利用下式计算土壤组分的归一化温度,记为Ts *
利用下式计算表层相对土壤水分,记为Wupper
其中,a1、b1由土壤-植被-大气传输模型模拟得到;Tsd、Tsw和 Tvw分别为干燥裸土端元温度、湿润裸土端元温度和湿润植被端元温 度;TR为遥感影像像元的地表温度;Fv为植被覆盖度。
作为进一步优选的技术方案,步骤(C2)中,利用下式计算土 壤组分温度,记为Ts
Ts=Tsd
利用下式计算植被组分温度,记为Tv
利用下式计算植被组分的归一化温度,记为Tv *
利用下式计算根区相对土壤水分,记为Wdeeper
其中,a2、b2由土壤-植被-大气传输模型模拟得到;Tsd、Tvd和 Tvw分别为干燥裸土端元温度、干燥植被端元温度和湿润植被端元温 度;TR为遥感影像像元的地表温度;Fv为植被覆盖度。
在本发明的优选实施方式中,最终计算得到了根区与表层相对 土壤水分。
根据本发明的第二个方面,本发明提供了所述的根区与表层相 对土壤水分同时估算的遥感反演方法在同时估算根区与表层相对土 壤水分中的应用。
本发明方法将混合土壤水分中的表层相对土壤水分同根区相对 土壤水分分开估算,克服现有相对土壤水分反演中假设根区和表层 土壤水分相同的不合理性,可应用于同时估算根区与表层相对土壤 水分。
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行进一步地说明。
实施例1
一种根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,包括 以下步骤:
(A)确定所述方法需要的输入数据,构建输入数据集;
所述(A)包括:初步确定根区与表层相对土壤水分同时估算的 遥感反演方法所需的输入数据集;所需收集的遥感数据包括地表温 度产品MOD11、地表反射率产品MOD09、植被指数产品MOD13、 叶面积指数产品MOD15等;所需收集的气象数据包括空气温度、大 气压强、相对湿度、风速、上/下行长/短波辐射数据。
(B)通过计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个 极限端元的地表温度,计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏 缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度;
所述(B)包括:
(B1)分别定义干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四 个极限端元,根据输入数据集,计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸 土和湿润植被四个极限端元的地表温度;
定义基于端元信息模型的干燥裸土、干燥植被、湿润裸土、湿 润植被等四个极限端元:
干燥裸土极限端元定义为表层相对土壤水分为0;
干燥植被极限端元定义为表层和根区相对土壤水分均为0;
湿润裸土极限端元定义为表层土壤含水量达到饱和,相对土壤 水分为1;
湿润植被极限端元定义为表层和根区土壤含水量均达到饱和, 相对土壤水分为1。
(B2)根据输入数据集,利用四个极限端元的地表温度,计算 介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表 层无土壤水分之间的临界温度。
利用下式计算干燥裸土极限端元的地表温度,记为Tsd
利用下式计算干燥植被极限端元的地表温度,记为Tvd
利用下式计算湿润裸土极限端元的地表温度,记为Tsw
利用下式计算湿润植被极限端元的地表温度,记为Tvw:
其中,Tsd、Tvd、Tsw和Tvw分别为干燥裸土端元温度、干燥植被 端元温度、湿润裸土端元温度和湿润植被端元温度;ρ为空气密度 (kg/m3);Cp是定压比热(J/(m·K));γ为干湿球常数(kPa/℃); Δ为饱和水汽压差对温度的斜率(kPa/℃);VPD为水气压亏缺(kPa); Ta为近地表气温(K);rvw和rvd分别为供水充足和干燥的植被冠层 阻抗(s/m);rav和ras分别为植被和土壤上层的空气动力学阻抗(s/m); Rn,s和Rn,v分别为土壤组分和植被组分净辐射;Gs为土壤热通量。
步骤(B2)中,利用下式计算介于根区土壤水分充足/表层土壤 水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度,记 为T:
其中,T为临界温度,Fv为植被覆盖度。
(C)根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算根区与表 层相对土壤水分。
所述(C)包括:
(C1)若遥感影像像元的地表温度低于或者等于临界温度,根 区相对土壤水分Wdeeper=1,根据四个极限端元的地表温度和临界温度, 计算表层相对土壤水分;
具体的,当遥感影像像元的地表温度(TR)低于或者等于临界 地表温度(TR≤T)时,根区相对土壤水分Wdeeper
Wdeeper=1 (6)
利用下式计算植被组分温度,记为Tv
Tv=Tvw (7)
利用下式计算土壤组分温度,记为Ts
其中,Tv和Ts分别为植被和土壤组分温度。
利用下式计算土壤组分的归一化温度,记为Ts *
构建归一化土壤组分温度与表层相对土壤水分的指数型公式, 得到表层相对土壤水分,记为Wupper
其中,a1、b1由土壤-植被-大气传输(SVAT)模型模拟得到。
(C2)若遥感影像像元的地表温度高于临界温度,表层相对土 壤水分Wupper=0,根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算根 区相对土壤水分。
当遥感影像像元的地表温度高于临界地表温度(TR>T)时,表 层相对土壤水分:
Wupper=0 (11)
利用下式计算土壤组分温度,记为Ts
Ts=Tsd (12)
利用下式计算植被组分温度,记为Tv
利用下式计算植被组分的归一化温度,记为Tv *
构建归一化植被组分温度与根区相对土壤水分的指数型公式, 得到根区相对土壤水分,记为Wdeeper
其中,a2、b2由土壤-植被-大气传输(SVAT)模型模拟得到。
综上,本发明提出的估算相对土壤水分的方法具有如下特点:1) 将混合土壤水分中的表层相对土壤水分同根区相对土壤水分分开估 算,克服现有相对土壤水分反演方法假设根区和表层土壤水分相同 的不合理性,有利于精确估算相对土壤水分及蒸散发;2)构建归一 化温度同土壤水分的非线性关系,克服已有反演方法仅考虑线性关 系的局限性。
应当理解的是,本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领 域专业技术人员公知的现有技术。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案, 而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明, 本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记 载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等 同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本 发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
(A)确定所述方法需要的输入数据,构建输入数据集;
(B)通过计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个极限端元的地表温度,计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度;
(C)根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算根区与表层相对土壤水分。
2.根据权利要求1所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(A)中,所述输入数据包括遥感数据和气象数据;
优选地,所述遥感数据包括地表温度、地表反射率、植被指数和叶面积指数;
优选地,所述气象数据包括大气压强、空气温度、湿度、风速和下行长/短波辐射数据。
3.根据权利要求1所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(B)包括:
(B1)分别定义干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个极限端元,根据输入数据集,计算干燥裸土、干燥植被、湿润裸土和湿润植被四个极限端元的地表温度;
(B2)根据输入数据集,利用四个极限端元的地表温度,计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度。
4.根据权利要求3所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(B1)中,干燥裸土极限端元定义为表层相对土壤水分为0;
和/或,干燥植被极限端元定义为表层和根区相对土壤水分均为0;
和/或,湿润裸土极限端元定义为表层土壤含水量达到饱和,相对土壤水分为1;
和/或,湿润植被极限端元定义为表层和根区土壤含水量均达到饱和,相对土壤水分为1。
5.根据权利要求3所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(B1)中,利用下式计算干燥裸土极限端元的地表温度,记为Tsd
和/或,利用下式计算干燥植被极限端元的地表温度,记为Tvd
和/或,利用下式计算湿润裸土极限端元的地表温度,记为Tsw
和/或,利用下式计算湿润植被极限端元的地表温度,记为Tvw
其中,Tsd、Tvd、Tsw和Tvw分别为干燥裸土端元温度、干燥植被端元温度、湿润裸土端元温度和湿润植被端元温度;ρ为空气密度(kg/m3);Cp是定压比热(J/(m·K));γ为干湿球常数(kPa/℃);Δ为饱和水汽压差对温度的斜率(kPa/℃);VPD为水气压亏缺(kPa);Ta为近地表气温(K);rvw和rvd分别为供水充足和干燥的植被冠层阻抗(s/m);rav和ras分别为植被和土壤上层的空气动力学阻抗(s/m);Rn,s和Rn,v分别为土壤组分和植被组分净辐射;Gs为土壤热通量。
6.根据权利要求3所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(B2)中,利用下式计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区土壤水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度,记为T:
其中,T为临界温度;Tsd和Tvw分别为干燥裸土端元温度和湿润植被端元温度;Fv为植被覆盖度。
7.根据权利要求1所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(C)包括:
(C1)若遥感影像像元的地表温度低于或者等于临界温度,根区相对土壤水分Wdeeper=1,根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算表层相对土壤水分;
或者,(C2)若遥感影像像元的地表温度高于临界温度,表层相对土壤水分Wupper=0,根据四个极限端元的地表温度和临界温度,计算根区相对土壤水分。
8.根据权利要求7所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(C1)中,利用下式计算植被组分温度,记为Tv
Tv=Tvw
利用下式计算土壤组分温度,记为Ts
利用下式计算土壤组分的归一化温度,记为Ts *
利用下式计算表层相对土壤水分,记为Wupper
Wupper=a1+b1exp(Ts *)
其中,a1、b1由土壤-植被-大气传输模型模拟得到;Tsd、Tsw和Tvw分别为干燥裸土端元温度、湿润裸土端元温度和湿润植被端元温度;TR为遥感影像像元的地表温度;Fv为植被覆盖度。
9.根据权利要求7所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法,其特征在于,步骤(C2)中,利用下式计算土壤组分温度,记为Ts
Ts=Tsd
利用下式计算植被组分温度,记为Tv
利用下式计算植被组分的归一化温度,记为Tv *
利用下式计算根区相对土壤水分,记为Wdeeper
其中,a2、b2由土壤-植被-大气传输模型模拟得到;Tsd、Tvd和Tvw分别为干燥裸土端元温度、干燥植被端元温度和湿润植被端元温度;TR为遥感影像像元的地表温度;Fv为植被覆盖度。
10.权利要求1-9任一项所述的根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法在同时估算根区与表层相对土壤水分中的应用。
CN201810870508.5A 2018-08-02 2018-08-02 根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法 Active CN109142674B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810870508.5A CN109142674B (zh) 2018-08-02 2018-08-02 根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810870508.5A CN109142674B (zh) 2018-08-02 2018-08-02 根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109142674A true CN109142674A (zh) 2019-01-04
CN109142674B CN109142674B (zh) 2020-08-07

Family

ID=64798610

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810870508.5A Active CN109142674B (zh) 2018-08-02 2018-08-02 根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109142674B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109919250A (zh) * 2019-03-19 2019-06-21 中国科学院地理科学与资源研究所 考虑土壤水分的蒸散发时空特征融合方法及装置
CN112014323A (zh) * 2020-08-31 2020-12-01 中国科学院地理科学与资源研究所 一种地表蒸散发的遥感反演方法及系统
WO2024007141A1 (zh) * 2022-07-05 2024-01-11 中国农业科学院农田灌溉研究所 一种区域深层土壤水分估算模型建立方法与系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101949916A (zh) * 2010-08-12 2011-01-19 中国农业大学 土壤水分供给量的遥感定量反演方法
CN102354348A (zh) * 2010-12-16 2012-02-15 南京大学 流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法
CN103149220A (zh) * 2013-01-30 2013-06-12 中国科学院对地观测与数字地球科学中心 一种单频率微波辐射计土壤水分的反演方法
CN106771073A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 中国科学院地理科学与资源研究所 一种基于端元信息模型估算土壤和植被蒸散发的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101949916A (zh) * 2010-08-12 2011-01-19 中国农业大学 土壤水分供给量的遥感定量反演方法
CN102354348A (zh) * 2010-12-16 2012-02-15 南京大学 流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法
CN103149220A (zh) * 2013-01-30 2013-06-12 中国科学院对地观测与数字地球科学中心 一种单频率微波辐射计土壤水分的反演方法
CN106771073A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 中国科学院地理科学与资源研究所 一种基于端元信息模型估算土壤和植被蒸散发的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张清 等: "区域土壤水分遥感反演方法研究", 《新疆地质》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109919250A (zh) * 2019-03-19 2019-06-21 中国科学院地理科学与资源研究所 考虑土壤水分的蒸散发时空特征融合方法及装置
CN112014323A (zh) * 2020-08-31 2020-12-01 中国科学院地理科学与资源研究所 一种地表蒸散发的遥感反演方法及系统
CN112014323B (zh) * 2020-08-31 2021-07-20 中国科学院地理科学与资源研究所 一种地表蒸散发的遥感反演方法及系统
WO2024007141A1 (zh) * 2022-07-05 2024-01-11 中国农业科学院农田灌溉研究所 一种区域深层土壤水分估算模型建立方法与系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN109142674B (zh) 2020-08-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Henderson-Sellers et al. Sensitivity of global climate model simulations to increased stomatal resistance and CO 2 increases
Betts et al. The FIFE surface diurnal cycle climate
CN106771073B (zh) 一种基于端元信息模型估算土壤和植被蒸散发的方法
Zeleke et al. Evapotranspiration estimation using soil water balance, weather and crop data
Fernández et al. Measurement and estimation of plastic greenhouse reference evapotranspiration in a Mediterranean climate
Hssaine et al. Calibrating an evapotranspiration model using radiometric surface temperature, vegetation cover fraction and near-surface soil moisture data
Denmead Evaporation sources and apparent diffusivities in a forest canopy
Calera et al. Monitoring barley and corn growth from remote sensing data at field scale
CN109142674A (zh) 根区与表层相对土壤水分同时估算的遥感反演方法
Keener et al. The use of canopy temperature as an indicator of drought stress in humid regions
El-Shirbeny et al. Crop water requirements in Egypt using remote sensing techniques
Pirkner et al. Penman-Monteith approaches for estimating crop evapotranspiration in screenhouses—A case study with table-grape
Thompson Modelling the field drying of hay
Shuttleworth Towards one-step estimation of crop water requirements
CN105841847B (zh) 一种估算地表潜热通量的方法
Penman et al. Microclimatic factors affecting evaporation and transpiration
Lv et al. Inter-seasonal and cross-treatment variability in single-crop coefficients for rice evapotranspiration estimation and their validation under drying-wetting cycle conditions
Chen et al. Seasonal and interannual variation of radiation and energy fluxes over a rain-fed cropland in the semi-arid area of Loess Plateau, northwestern China
CN108827963A (zh) 基于多尺度热惯量模型反演的土壤表层含水量测算方法
Huang et al. The extrapolation of the leaf area-based transpiration of two xerophytic shrubs in a revegetated desert area in the Tengger Desert, China
CN109063330B (zh) 考虑土壤水分影响的地表温度降尺度方法
Reddy Development of crop coefficient models of castor and maize crops
Ezzahar et al. Combining a large aperture scintillometer and estimates of available energy to derive evapotranspiration over several agricultural fields in a semi-arid region
Shahrokhnia et al. Evaluation of wheat and maize evapotranspiration determination by direct use of the Penman–Monteith equation in a semi-arid region
Gao Parameterization of subgrid‐scale land surface fluxes with emphasis on distributing mean atmospheric forcing and using satellite‐derived vegetation index

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant