基于作物缺水指数的土壤含水量估算方法

为研究江苏省徐州市的土壤水分时空分布及动态变化,基于MODIS数据和站点气象数据,利用蒸散发双层模型和考虑土壤水分可供率的改进双层模型分别计算实际蒸散发量,利用Penman-Monteith模型计算区域潜在蒸散发量,计算获得作物缺水指数(crop water stress index,CWSI),并与2010年7月和11月的土壤相对含水量实测数据分别进行回归分析建模,得到了土壤含水量分布图。结果表明:基于蒸散发双层模型的土壤含水量估算结果与实测值的决定系数分别为0.53和0.72,平均相对误差分别为5.89%和9.6%;对双层模型进行改进后,土壤含水量估算结果与实测值的决定系数都为0.84,平均相对误差分别为3.47%和6.03%,利用改进后的双层模型对土壤相对含水量进行估算效果更好。     

水下地形探测与变化模拟方法研究

多波束测深系统是获取高精度水下地形信息的重要手段,但由于一次数据采集量大且地形构建过程复杂,导致成本较高,在水下冲刷淤积定量评估作业中应用较少。以观音岩水电站2013年、2014年两期点云文件为数据源,综合运用多波束测深技术、Arc Engine组件式开发技术和Matlab强大的数学分析功能,完成了从多波束数据存储管理、海量点云有效信息挖掘到冲刷淤积时空格局分析的成套系统智能化研究。结果表明,该系统在水下地形变化监测中具有方便、快捷、精度高、成果多样化和直观性强等优点,对冲刷淤积核查分析的准确度有极大提高。     

基于TVDI与气象因子的土壤含水量估算

基于TVDI的干边斜率,结合降雨和实际蒸散发等气象因子,构建表层土壤相对含水量估算模型。利用MODIS地表参数产品数据,提取了TVDI干边斜率,根据淮河流域2010年3~5月实测降水和遥感估算实际蒸散发等计算表层平均土壤相对含水量,以6~10月实测数据对模型进行验证。结果表明,0~50 cm土体平均含水量估算结果与实测值的决定系数R2=0.82,平均相对误差为5.22%,优于仅用TVDI干边斜率的估算结果(R2=0.71,平均相对误差为9.86%)。在验证期,其决定系数为R2=0.80,平均相对误差为5.63%。     

结合土壤水分可供率改进显热通量估算方法

通过引入土壤水分可供率因子修正双层遥感蒸散模型中的植被剩余阻抗,以改进表层土壤含水量较小时的植被显热通量估算,并与美国Walnut Gulch流域两个地表通量站的观测值进行比较。实验结果表明:土壤水分可供率遥感估算值与实测波文比换算值的相关系数R2均大于0.84;引入土壤水分可供率改进后的显热通量估算值与实测值的相关系数R提高了0.34;均方根误差在两个通量站分别减少73.5W/m2和97.2W/m2,相对均方根误差均减小15%以上。结合土壤水分可供率的显热通量估算方法能够有效提高估算精度。