CN116205086B - 一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法及装置 - Google Patents
一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116205086B CN116205086B CN202310484130.6A CN202310484130A CN116205086B CN 116205086 B CN116205086 B CN 116205086B CN 202310484130 A CN202310484130 A CN 202310484130A CN 116205086 B CN116205086 B CN 116205086B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- evaporation
- scale
- net radiation
- condition
- daily
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 106
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims abstract description 148
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims abstract description 143
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 99
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 51
- 230000005068 transpiration Effects 0.000 claims abstract description 28
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical class O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 3
- 239000000047 product Substances 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 239000002352 surface water Substances 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000010025 steaming Methods 0.000 description 1
- 229920001935 styrene-ethylene-butadiene-styrene Polymers 0.000 description 1
- 238000007740 vapor deposition Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本申请公开了一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法及装置。所述日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法包括：获取MODIS数据；根据MODIS数据获取修订型温度植被干旱指数；获取晴天条件下的蒸发比；根据晴天条件下的蒸发比获取有云天条件下的蒸发比；根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射；根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射；根据的日尺度地表净辐射、晴天条件下的蒸发比以及有云天条件下的蒸发比计算日尺度蒸散发信息；根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解。本申请摆脱了实测资料匮乏的制约，并解决了ET监测时空不连续的问题。
Description
技术领域
本申请涉及遥感技术领域，尤其涉及一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法以及日尺度蒸散发时空连续遥感估算装置。
背景技术
陆面蒸散发（ET）是土壤蒸发与植被蒸腾之和，是水文-生态过程耦合的纽带，在自然生态系统的水分循环和能量平衡过程中有着重要作用。准确估算蒸散发并描述其时空分布格局对于了解水文循环、水资源开发利用和旱情监测预警等具有重要作用。陆面蒸散发常规观测包括基于涡度相关法、波文比-能量平衡法和称重法的站点观测技术，虽然这些技术可以实现ET的准确测量，对于把握典型生态系统局地的ET特征具有明显优势，但无法有效反映大尺度异质下垫面ET的空间变异性。遥感技术具有快速便捷、宏观性强等诸多优点，在获取区域尺度地表特征参数方面具有无可比拟的优势，成为当前大尺度陆面蒸散发模拟估算的主流技术方法。当前遥感蒸散发模型基本可分为经验统计模型、能量平衡模型和特征空间模型三大类。经验统计模型主要是基于蒸散发与遥感参量的统计关系进行模型研发，常用的遥感参量有植被指数、地表温度和反照率等；能量平衡模型通过净辐射、土壤热通量和显热通量的遥感估算，基于能量平衡方程余项计算求得潜热通量，有SEBAL模型、SEBS模型、TSEB模型等；特征空间模型基于区域尺度地表温度、植被指数、反照率等遥感参量二维散点图的几何形态构建模型边界，进而通过插值算法获得像元尺度蒸散发。
虽然遥感蒸散发模型获得了长远发展，但仍然共同面临着以下问题：受云量对光学遥感的影响限制，上述模型一般只应用于无云条件下，陆面蒸散发的时空连续模拟方法仍待探索；上述模型在实际应用中以单源架构为主，如何构建双源遥感蒸散发模型，尚缺乏成熟可靠的技术体系；针对实测资料稀缺的区域，如何摆脱实测资料匮乏的制约，发展完全基于遥感的蒸散发模型，仍面临较大困难。
因此，希望有一种技术方案来解决或至少减轻现有技术的上述不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法来至少解决上述的一个技术问题。
本发明提供了下述方案：
根据本发明的一个方面，提供一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法，所述日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法包括：
获取MODIS数据；
根据MODIS数据获取修订型温度植被干旱指数；
获取晴天条件下的蒸发比；
根据晴天条件下的蒸发比获取有云天条件下的蒸发比；
根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射；
根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射；
根据的日尺度地表净辐射、晴天条件下的蒸发比以及有云天条件下的蒸发比计算日尺度蒸散发信息；
根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解。
可选地，所述获取修订型温度植被干旱指数采用如下公式获取：
；其中，
和/>分别为干湿边界；/>为任意像元通过温度分解求得的纯裸土地表温度。
可选地，所述获取晴天条件下的蒸发比采用如下公式获取：
；其中，
表示饱和水汽压随气温/>变化的斜率；/>是湿度计常数；/>作为一个无量纲变量，反映的是空气动力学和地表阻抗信息。
可选地，所述日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法采用如下公式获取：
；其中，
是在一年中第k个有云天的插值蒸发比，/>和/>是在i天和j天晴空下的蒸发比。
可选地，所述根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射采用如下公式获取：
；其中，
是下行短波辐射，单位为/>；/>为地表反照率，单位为/>；/>和/>为地表和空气发射率，单位为/>；/>是斯蒂芬-玻尔兹曼常数；/>和/>分别为地表温度和空气温度，单位为/>。
可选地，所述根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射采用如下公式获取：
；其中，
为估算日尺度地表净辐射；/>为利用晴空条件下的瞬时净辐射和有云天净辐射计算得到的瞬时净辐射。
可选地，所述日尺度蒸散发信息采用如下公式获取：
；其中，
表示日尺度蒸散发信息、/>是ET单位从/>转换为/>的常数、为估算日尺度地表净辐射，EF为蒸发比。
可选地，所述根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解包括：
计算土壤表面的净辐射；
计算土壤蒸发比；
根据土壤表面的净辐射以及土壤蒸发比获取植被蒸腾信息；
根据植被蒸腾信息获取土壤蒸发信息。
本申请还提供了一种基于MODIS数据的日尺度蒸散发时空连续遥感估算装置，所述基于MODIS数据的日尺度蒸散发时空连续遥感估算装置包括：
MODIS数据获取模块，所述MODIS数据获取模块用于获取MODIS数据；
干旱指数获取模块，所述干旱指数获取模块用于根据MODIS数据获取修订型温度植被干旱指数；
晴天蒸发比获取模块，所述晴天蒸发比获取模块用于获取晴天条件下的蒸发比；
有云天条件下的蒸发比获取模块，所述有云天条件下的蒸发比获取模块用于根据晴天条件下的蒸发比获取有云天条件下的蒸发比；
瞬时净辐射获取模块，所述瞬时净辐射获取模块用于根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射；
日尺度地表净辐射获取模块，所述日尺度地表净辐射获取模块用于根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射；
日尺度蒸散发计算模块，所述日尺度蒸散发计算模块用于根据的日尺度地表净辐射、晴天条件下的蒸发比以及有云天条件下的蒸发比计算日尺度蒸散发信息；
土壤蒸发与植被蒸腾获取模块，所述土壤蒸发与植被蒸腾获取模块用于根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解。
本申请的日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法摆脱了实测资料匮乏的制约，并解决了ET监测时空不连续的问题。本发明主要利用了MODIS遥感数据，辅助以地面站点实测数据，构建了具有时空二维属性的地表温度-植被指数（TS-VI）特征空间法，进而在双源蒸散发模型理论框架下，实现了研究区蒸散发的逐日连续模拟。
附图说明
图1是本申请一实施例中的日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的用于实现日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法的电子设备结构框图；
图3是本申请一实施例中的用于实现日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法的规整体流程示意图；
图4是本申请一实施例的地表温度-植被指数特征空间法示意图；
图5是本申请一实施例中的E和T的年际（a）及季节（b）变化展示示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本申请一实施例中的日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法的流程示意图。
如图1所示的日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法包括：
步骤1：获取MODIS数据；
步骤2：根据MODIS数据获取修订型温度植被干旱指数；
步骤3：获取晴天条件下的蒸发比；
步骤4：根据晴天条件下的蒸发比获取有云天条件下的蒸发比；
步骤5：根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射；
步骤6：根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射；
步骤7：根据的日尺度地表净辐射、晴天条件下的蒸发比以及有云天条件下的蒸发比计算日尺度蒸散发信息；
步骤8：根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解。
在本实施例中，获取MODIS数据产品，对数据进行预处理，保证所有MODIS数据产品时间长度、空间范围、时间间隔和空间分辨率均保持一致。
具体而言，获取MODIS数据产品，包括1 km分辨率的日地表温度产品（MOD11A1）、1km分辨率的日太阳天顶角产品（MOD03）、5 km分辨率的每日大气廓线产品（MOD07_L2）、5 km分辨率的逐日云产品（MOD06_L2）、500 m分辨率的每日反照率产品（MCD43A3）、1km分辨率的16天归一化植被指数（NDVI）产品（MOD13A2）和500 m分辨率的8天叶面积指数（LAI）产品（MOD15A2H），并对数据进行预处理，主要步骤包括：根据MODIS官网提供的MRT和HEG工具，将所有数据产品转换为WGS-1984坐标系，像素大小为1 km。为了与其他MODIS日产品一致，使用三次样条帽盖算法，对16天NDVI和8天LAI产品进行时间序列平滑并线性插值到日值，保证MODIS数据产品时间、空间一致，同时获取站点实测数据，采用中国气象局国家气象信息中心（NMIC）的每小时空气温度（Ta）、相对湿度（RH）和风速（WS）测量值。为了保证气象实测数据与MODIS过境时间保持一致，本发明仅使用了与Terra卫星过境时间最接近的气象观测值。
在本实施例中，所述获取修订型温度植被干旱指数采用如下公式获取：
；其中，
和/>分别干湿边界；/>为任意像元通过温度分解求得的纯裸土地表温度。
本申请通过从地表温度-植被指数（TS-VI）特征空间法的基本假设出发，计算纯裸土在极端干旱和充足水分供给条件下所能达到的地表温度，即干湿边界，进而利用干湿边界求解修订型温度植被干旱指数（MTVDI）。
具体而言，从地表温度-植被指数（TS-VI）特征空间法的基本假设出发，计算纯裸土在极端干旱和充足水分供给条件下所能达到的地表温度，即干湿边界和/>。
根据地表能量平衡原理，公式如下：
（1）
由推导的湿球温度/>代替，公式为：
（2）
式中，下标“sd”表示相关参数是纯裸土在极端干旱条件下求得的。、/>和/>分别为斯蒂芬-玻尔兹曼常数、空气密度和空气定压比热容，三者均为常数；/>是下行短波辐射；/>表示空气发射率；/>是空气动力阻抗，通过风速求得；/>计算公式如下：
（3）
式中，和/>分别表示露点温度和湿球温度；/>表示对应温度的饱和水汽压；/>由MOD07_L2产品求得。
进而利用上述求的干湿边界计算修订型温度植被干旱指数（MTVDI），公式如下：
（4）
式中，和/>分别干湿边界；/>为任意像元通过温度分解求得的纯裸土地表温度，求解公式如下：
（5）
式中，为植被完全覆盖条件下的地表温度，可用近地表空气温度/>近似代替，由MOD07_L2和MOD06_L2产品求得。
根据以下公式利用NDVI来估算，公式如下：
（6）
式中，和/>分别设为0.05和0.86。
在本实施例中，所述获取晴天条件下的蒸发比采用如下公式获取：
；其中，
表示饱和水汽压随气温/>变化的斜率；/>是湿度计常数；/>作为一个无量纲变量，反映的是空气动力学和地表阻抗信息。
在本实施例中，基于饱和水汽压随气温变化的斜率、湿度计常数/>以及反映空气动力学和地表阻抗信息的无量纲变量/>，利用Priestley-Taylor公式计算晴天条件下的蒸发比（EF）。
具体而言，基于饱和水汽压随气温变化的斜率、湿度计常数/>以及反映空气动力学和地表阻抗信息的无量纲变量/>，利用Priestley-Taylor公式计算晴天条件下的蒸发比（EF），具体公式如下：
（7）
式中，表示饱和水汽压随气温/>变化的斜率；/>是湿度计常数；/>作为一个无量纲变量，反映的是空气动力学和地表阻抗信息，是特征空间法EF求解的关键参数。具体来说，各个像元对应的/>值主要由土壤湿度决定，从干边向湿边由0逐渐增大到1.26。对于纯植被而言，由于冠层的热力学属性和显著的蒸腾降温作用两方面原因，其表面温度与空气温度处于平衡状态，两者基本接近，因此纯植被像元的/>值/>恒等于1.26。而对于纯裸地的/>值/>，借助于反映地表土壤湿度的修订型温度植被干旱指数（MTVDI），求解公式如下：
（8）
基于此，混合像元的值以植被覆盖度/>为权重，通过线性插值的方法求得：
（9）
在本实施例中，所述日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法采用如下公式获取：
；其中，
是在一年中第k个有云天的插值蒸发比，/>和/>是在i天和j天晴空下的蒸发比。
在本实施例中，在步骤3计算晴天蒸发比的基础上，利用有云天临近前一天晴天条件蒸发比和随后一天晴天条件蒸发比，通过线性插值的方法获得有云天条件下的蒸发比。
具体而言，在步骤3计算晴天蒸发比的基础上，利用有云天临近前一天晴天条件蒸发比和随后一天晴天条件蒸发比，通过线性插值的方法获得有云天条件下的蒸发比；具体计算如下：
（10）
式中，是在一年中第k天(有云天)的插值蒸发比，/>和/>是在i天和j天晴空下的蒸发比。
在本实施例中，根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射采用如下公式获取：
；其中，
是下行短波辐射；/>为地表反照率；/>和/>为地表和空气发射率；/>是斯蒂芬-玻尔兹曼常数；/>和/>分别为地表温度和空气温度。
在本实施例中，利用MODIS数据产品计算得到的下行短波辐射、地表反照率、地表和空气发射率、太阳天顶角、地表温度、空气温度、近表面水汽压等参数，估算晴空条件下的瞬时净辐射。
具体而言，利用MODIS数据产品计算得到的下行短波辐射、地表反照率、地表和空气发射率、太阳天顶角、地表温度、空气温度、近表面水汽压等参数，估算晴空条件下的瞬时净辐射，公式为：
（11）
（12）
式中，是下行短波辐射；/>为地表反照率；/>和/>为地表和空气发射率；/>是斯蒂芬-玻尔兹曼常数；/>是大气顶部的太阳常数；/>为太阳天顶角；/>和/>分别为地表温度和空气温度；/>是近表面水汽压。
在本实施例中，根据多云像素条件下实际下行短波辐射、极端多云条件下的理想下行短波射线、云发射率、云温度和云覆盖率等参数估算有云天地表净辐射；在此基础上，结合S5计算的晴空瞬时净辐射计算得到所有天气条件下的瞬时净辐射，根据经验公式估算日尺度地表净辐射。
具体而言，根据多云像素的实际下行短波辐射、极端多云条件下的理想下行短波射线、云发射率、云温度和云覆盖率等参数估算有云天净辐射，计算公式如下：
（13）
（14）
（15）
式中：，/>，/>分别表示云发射率、云温度和云覆盖率；是极端多云条件下的大气透明度，/>是光学空气质量，使用表面压力和/>参数化；/>表示多云像素的实际下行短波辐射；/>表示极端多云条件下/>的理想下行短波射线。
利用晴空条件下的瞬时净辐射和有云天净辐射计算得到的瞬时净辐射，估算日尺度地表净辐射/>公式如下：
（16）
S7.根据计算的日尺度净辐射以及S3和S4计算的晴空条件下和有云条件下蒸发比，估算日尺度蒸散发，如下所示：
（17）
式中，是ET单位从/>转换为/>常数。
在本实施例中，所述日尺度蒸散发信息采用如下公式获取：
；其中，
表示日尺度蒸散发信息、/>是ET单位从/>转换为 />的常数、为估算日尺度地表净辐射、EF为蒸发比。
在本实施例中，EF的选取根据实际需求可以选用晴天条件下的蒸发比或有云天的插值蒸发比/>。
在本实施例中，根据步骤6计算的日尺度地表净辐射以及步骤3和步骤4计算的晴空条件下和有云条件下蒸发比，估算日尺度蒸散发。
具体而言，根据计算的日尺度地表净辐射以及步骤3和步骤4计算的晴空条件下和有云条件下蒸发比，估算日尺度蒸散发，如下所示：
（17）
式中， 是ET单位从/>转换为/>常数。
在本实施例中，根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解包括：
计算土壤表面的净辐射；
计算土壤蒸发比；
根据土壤表面的净辐射以及土壤蒸发比获取植被蒸腾信息；
根据植被蒸腾信息获取土壤蒸发信息。
具体而言，在步骤7计算日尺度蒸散发的基础上，基于双源蒸散发模型的理论框架，计算土壤蒸发（E）与植被蒸腾（T）的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解，即实现土壤蒸发与植被蒸腾的分离。
先计算土壤表面的净辐射计算公式如下：
（18）
式中，经验参数。
再根据步骤S3里面公式（7）和公式（8）计算土壤蒸发比：
（19）
根据下面公式计算E和T：
（20）
（21）
本申请还提供了一种基于MODIS数据的日尺度蒸散发时空连续遥感估算装置，所述基于MODIS数据的日尺度蒸散发时空连续遥感估算装置包括MODIS数据获取模块、干旱指数获取模块、晴天蒸发比获取模块、有云天条件下的蒸发比获取模块、瞬时净辐射获取模块、日尺度地表净辐射获取模块、日尺度蒸散发计算模块以及土壤蒸发与植被蒸腾获取模块，其中，
MODIS数据获取模块用于获取MODIS数据；
干旱指数获取模块用于根据MODIS数据获取修订型温度植被干旱指数；
晴天蒸发比获取模块用于获取晴天条件下的蒸发比；
有云天条件下的蒸发比获取模块用于根据晴天条件下的蒸发比获取有云天条件下的蒸发比；
瞬时净辐射获取模块用于根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射；
日尺度地表净辐射获取模块用于根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射；
日尺度蒸散发计算模块用于根据的日尺度地表净辐射、晴天条件下的蒸发比以及有云天条件下的蒸发比计算日尺度蒸散发信息；
土壤蒸发与植被蒸腾获取模块用于根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解。
本发明的有益效果：目前来看，如何构建双源遥感蒸散发模型，特别是在实测资料匮乏的条件下，构建时空连续的双源遥感蒸散发模型，仍然是一项具有困难和挑战性的任务。因此，本发明的重点是在当前蒸散发模型的基础上，构建了具有时空二维属性的地表温度-植被指数特征空间，摆脱实测资料匮乏的制约，发展完全基于遥感的双源蒸散发模型，在日尺度实现了陆面蒸散发的时空连续模拟。
图2是本发明一个或多个实施例提供的一种客户端结构框图。
如图2所示，本申请还公开了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器中存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，能够实现日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法的步骤。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
电子设备包括硬件层，运行在硬件层之上的操作系统层，以及运行在操作系统上的应用层。该硬件层包括中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、内存管理单元(MMU，Memory Management Unit)和内存等硬件。该操作系统可以是任意一种或多种通过进程(Process)实现电子设备控制的计算机操作系统，例如，Linux操作系统、Unix操作系统、Android操作系统、iOS操作系统或windows操作系统等。并且在本发明实施例中该电子设备可以是智能手机、平板电脑等手持设备，也可以是桌面计算机、便携式计算机等电子设备，本发明实施例中并未特别限定。
本发明实施例中的电子设备控制的执行主体可以是电子设备，或者是电子设备中能够调用程序并执行程序的功能模块。电子设备可以获取到存储介质对应的固件，存储介质对应的固件由供应商提供，不同存储介质对应的固件可以相同可以不同，在此不做限定。电子设备获取到存储介质对应的固件后，可以将该存储介质对应的固件写入存储介质中，具体地是往该存储介质中烧入该存储介质对应固件。将固件烧入存储介质的过程可以采用现有技术实现，在本发明实施例中不做赘述。
电子设备还可以获取到存储介质对应的重置命令，存储介质对应的重置命令由供应商提供，不同存储介质对应的重置命令可以相同可以不同，在此不做限定。
此时电子设备的存储介质为写入了对应的固件的存储介质，电子设备可以在写入了对应的固件的存储介质中响应该存储介质对应的重置命令，从而电子设备根据存储介质对应的重置命令，对该写入对应的固件的存储介质进行重置。根据重置命令对存储介质进行重置的过程可以现有技术实现，在本发明实施例中不做赘述。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元、模块分别描述。当然在实施本申请时可以把各单元、模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
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 (2)
1.一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法，其特征在于，所述日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法包括：
获取MODIS数据；
根据MODIS数据获取修订型温度植被干旱指数；
获取晴天条件下的蒸发比；
根据晴天条件下的蒸发比获取有云天条件下的蒸发比；
根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射；
根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射；
根据的日尺度地表净辐射、晴天条件下的蒸发比以及有云天条件下的蒸发比计算日尺度蒸散发信息；
根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解；
所述获取修订型温度植被干旱指数采用如下公式获取：
；其中，
和/>分别为干湿边界；/>为任意像元通过温度分解求得的纯裸土地表温度；
所述获取晴天条件下的蒸发比采用如下公式获取：
；其中，
表示饱和水汽压随气温/>变化的斜率；/>是湿度计常数；/>作为一个无量纲变量，反映的是空气动力学和地表阻抗信息；
所述日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法采用如下公式获取：
；其中，
是在一年中第k个有云天的插值蒸发比，/>和/>是在i天和j天晴空下的蒸发比；
所述根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射采用如下公式获取：
；其中，
是下行短波辐射，单位为/>；/>为地表反照率，单位为/>；/>和/>为地表和空气发射率，单位为/>；/>是斯蒂芬-玻尔兹曼常数；/>和/>分别为地表温度和空气温度，单位为/>；
所述根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射采用如下公式获取：
；其中，
为估算日尺度地表净辐射；/>为利用晴空条件下的瞬时净辐射和有云天净辐射计算得到的瞬时净辐射；
所述日尺度蒸散发信息采用如下公式获取：
；其中，
表示日尺度蒸散发信息、/>是ET单位从/>转换为/>的常数、/>为估算日尺度地表净辐射，EF为蒸发比；
所述根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解包括：
计算土壤表面的净辐射；
计算土壤蒸发比；
根据土壤表面的净辐射以及土壤蒸发比获取植被蒸腾信息；
根据植被蒸腾信息获取土壤蒸发信息。
2.一种基于MODIS数据的日尺度蒸散发时空连续遥感估算装置，其特征在于，所述基于MODIS数据的日尺度蒸散发时空连续遥感估算装置包括：
MODIS数据获取模块，所述MODIS数据获取模块用于获取MODIS数据；
干旱指数获取模块，所述干旱指数获取模块用于根据MODIS数据获取修订型温度植被干旱指数；
晴天蒸发比获取模块，所述晴天蒸发比获取模块用于获取晴天条件下的蒸发比；
有云天条件下的蒸发比获取模块，所述有云天条件下的蒸发比获取模块用于根据晴天条件下的蒸发比获取有云天条件下的蒸发比；
瞬时净辐射获取模块，所述瞬时净辐射获取模块用于根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射；
日尺度地表净辐射获取模块，所述日尺度地表净辐射获取模块用于根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射；
日尺度蒸散发计算模块，所述日尺度蒸散发计算模块用于根据的日尺度地表净辐射、晴天条件下的蒸发比以及有云天条件下的蒸发比计算日尺度蒸散发信息；
土壤蒸发与植被蒸腾获取模块，所述土壤蒸发与植被蒸腾获取模块用于根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解；其中，
所述获取修订型温度植被干旱指数采用如下公式获取：
；其中，
和/>分别为干湿边界；/>为任意像元通过温度分解求得的纯裸土地表温度；
所述获取晴天条件下的蒸发比采用如下公式获取：
；其中，
表示饱和水汽压随气温/>变化的斜率；/>是湿度计常数；/>作为一个无量纲变量，反映的是空气动力学和地表阻抗信息；
所述日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法采用如下公式获取：
；其中，
是在一年中第k个有云天的插值蒸发比，/>和/>是在i天和j天晴空下的蒸发比；
所述根据MODIS数据获取晴空条件下的瞬时净辐射采用如下公式获取：
；其中，
是下行短波辐射，单位为/>；/>为地表反照率，单位为/>；/>和/>为地表和空气发射率，单位为/>；/>是斯蒂芬-玻尔兹曼常数；/>和/>分别为地表温度和空气温度，单位为/>；
所述根据所述晴空条件下的瞬时净辐射计算日尺度地表净辐射采用如下公式获取：
；其中，
为估算日尺度地表净辐射；/>为利用晴空条件下的瞬时净辐射和有云天净辐射计算得到的瞬时净辐射；
所述日尺度蒸散发信息采用如下公式获取：
；其中，
表示日尺度蒸散发信息、/>是ET单位从/>转换为 />的常数、为估算日尺度地表净辐射，EF为蒸发比；
所述根据日尺度蒸散发信息以及双源蒸散发模型计算土壤蒸发与植被蒸腾中的任一组分，通过差值的方法实现另一组分的求解包括：
计算土壤表面的净辐射；
计算土壤蒸发比；
根据土壤表面的净辐射以及土壤蒸发比获取植被蒸腾信息；
根据植被蒸腾信息获取土壤蒸发信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310484130.6A CN116205086B (zh) | 2023-05-04 | 2023-05-04 | 一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310484130.6A CN116205086B (zh) | 2023-05-04 | 2023-05-04 | 一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116205086A CN116205086A (zh) | 2023-06-02 |
| CN116205086B true CN116205086B (zh) | 2023-08-01 |
Family
ID=86508015
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310484130.6A Active CN116205086B (zh) | 2023-05-04 | 2023-05-04 | 一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116205086B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106897551A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-06-27 | 中国科学院华南植物园 | 一种基于被动微波遥感的干旱指数构建方法 |
| CN110059362A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-26 | 兰州大学 | 考虑植被动态变化的区域尺度双源蒸散发模型的构建方法 |
| CN110968955A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-07 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种蒸发比观测的时空拓展技术 |
| EP4050334A1 (en) * | 2021-02-26 | 2022-08-31 | Tata Consultancy Services Limited | System and method for root zone soil moisture estimation for vegetation cover using remote sensing |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103810387A (zh) * | 2014-02-13 | 2014-05-21 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 基于modis数据的地表蒸散发全遥感反演方法及系统 |
| CN105628618B (zh) * | 2015-12-21 | 2018-03-09 | 中国矿业大学(北京) | 基于遥感地表温度与植被盖度两阶段空间探测地表蒸散的方法 |
| CN106991412B (zh) * | 2017-04-19 | 2020-03-20 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种获取全天候有效土壤水分的方法 |
| CN108829975B (zh) * | 2018-06-19 | 2022-04-12 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 地表温度日内变化过程的遥感估算方法和装置 |
| CN110736704B (zh) * | 2019-11-04 | 2021-06-01 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 土壤水与蒸发比耦合模拟及相互转化的方法 |
| CN111553459B (zh) * | 2020-03-26 | 2021-10-12 | 北京大学 | 一种基于遥感信息的灌溉地区逐日实际蒸散发估算方法 |
| CN113218969B (zh) * | 2021-06-04 | 2022-03-01 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 基于微波遥感土壤水分产品驱动下的陆面蒸散发估算方法 |
-
2023
- 2023-05-04 CN CN202310484130.6A patent/CN116205086B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106897551A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-06-27 | 中国科学院华南植物园 | 一种基于被动微波遥感的干旱指数构建方法 |
| CN110059362A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-26 | 兰州大学 | 考虑植被动态变化的区域尺度双源蒸散发模型的构建方法 |
| CN110968955A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-07 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种蒸发比观测的时空拓展技术 |
| EP4050334A1 (en) * | 2021-02-26 | 2022-08-31 | Tata Consultancy Services Limited | System and method for root zone soil moisture estimation for vegetation cover using remote sensing |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116205086A (zh) | 2023-06-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Long et al. | A two-source trapezoid model for evapotranspiration (TTME) from satellite imagery | |
| Agam et al. | Application of the Priestley–Taylor approach in a two-source surface energy balance model | |
| CN106169014A (zh) | 基于遥感数据的区域地表感热/潜热通量反演方法及系统 | |
| Yang et al. | Estimation of evapotranspiration using a remote sensing model over agricultural land in the North China Plain | |
| Bikos et al. | Synthetic satellite imagery for real-time high-resolution model evaluation | |
| Zhang et al. | Estimating leaf area index from MODIS and surface meteorological data using a dynamic Bayesian network | |
| CN108829975B (zh) | 地表温度日内变化过程的遥感估算方法和装置 | |
| Krishnamurti et al. | Modeling of forecast sensitivity on the march of monsoon isochrones from Kerala to New Delhi: the first 25 days | |
| CN109187360A (zh) | 基于反射率-植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法和应用 | |
| CN111401336A (zh) | 基于反射率-植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演应用 | |
| Eswar et al. | Comparison of three remote sensing based models for the estimation of latent heat flux over India | |
| CN111814317B (zh) | 基于遥感的地表能量平衡分量估算方法及系统 | |
| Nitta et al. | Impact of arctic wetlands on the climate system: Model sensitivity simulations with the MIROC5 AGCM and a snow-fed wetland scheme | |
| Cristóbal et al. | Estimation of surface energy fluxes in the Arctic tundra using the remote sensing thermal-based Two-Source Energy Balance model | |
| Ma et al. | Feasibility of retrieving land surface heat fluxes from ASTER data using SEBS: a case study from the Namco area of the Tibetan plateau | |
| Yang et al. | Estimating evapotranspiration from terrestrial groundwater-dependent ecosystems using Landsat images | |
| Otkin et al. | Assessing the accuracy of the cloud and water vapor fields in the hurricane WRF (HWRF) model using satellite infrared brightness temperatures | |
| Ronda et al. | Spatial heterogeneity of the soil moisture content and its impact on surface flux densities and near-surface meteorology | |
| Huang et al. | Topographic effects on estimating net primary productivity of green coniferous forest in complex terrain using Landsat data: a case study of Yoshino Mountain, Japan | |
| Zhao et al. | Using infrared thermal imaging technology to estimate the transpiration rate of citrus trees and evaluate plant water status | |
| Tyagi et al. | Surface energy exchanges during pre-monsoon thunderstorm activity over a tropical station Kharagpur | |
| Zhang et al. | Satellite-based estimation of evapotranspiration of an old-growth temperate mixed forest | |
| CN116205086B (zh) | 一种日尺度蒸散发时空连续遥感估算方法及装置 | |
| Wang et al. | Seasonal variation of vegetation productivity over an alpine meadow in the Qinghai–Tibet Plateau in China: modeling the interactions of vegetation productivity, phenology, and the soil freeze–thaw process | |
| Huang et al. | A modified trapezoid framework model for partitioning regional evapotranspiration |
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 |