耦合MODIS数据的SMAP被动微波土壤水分空间降尺度研究——以闪电河流域为例

土壤水分不仅是陆面过程中重要的变量,同时也是全球水循环中的关键参数.为了获得高分辨率的土壤水分数据,本文将基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法应用在闪电河流域,以1kmMODIS产品(地表温度和归一化植被指数)作为辅助数据,对9km的SMAP被动微波土壤水分(SMAP土壤水分)数据进行降尺度,得到研究区1km的降尺度土壤...     

基于CCI和MODIS数据的淮河流域地表土壤湿度降尺度方法研究

土壤湿度是控制陆地和大气间水热能量交换的一个关键参数,同时也是陆面生态系统水循环的重要组成部分。本文选用25 km分辨率的CCI(Climate Change Initiative)土壤湿度产品数据,并结合1 km分辨率的MODIS数据,构建微波土壤湿度产品数据降尺度回归算法,获取淮河流域1 km空间分辨率的土壤湿度数据。降尺度后所获取淮河流域1 km空间分辨率的土壤湿度数据总体上提高了25 km空间分辨率的CCI土壤湿度产品数据的精度.     

多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究

由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR（Multiscale Geographically Weighted Regression）来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE（Root-Mean-Square Error）均小于2.85 K,决定系数R²（coefficient of determination）均大于0.88。     

城市地表温度空间降尺度研究——以北京市为例

地表温度LST (Land Surface Temperature)是城市热环境研究的重要参数之一,城市下垫面极为复杂,LST空间差异性较高.高空间分辨率LST对精细化城市热环境监测和缓解具有重要意义.目前大部分城市遥感LST降尺度研究仍以二维角度为主,缺乏建筑三维结构的考虑.本研究同时考虑地表二维和三维指标,构建基于...     

根河地区冻融监测和降尺度算法的验证分析

高分辨率地表冻融监测对研究根河地区碳氮循环、水土流失和土壤冻融侵蚀非常重要。本文采用Kou等(2017)提出的被动微波亮温降尺度方法和1 km空间分辨率的温度数据,将0.25°空间分辨率的被动微波亮温降尺度至0.01°空间分辨率。利用通过模型模拟与实验数据发展得到的冻融判别式算法DFA_Zhao(Discriminant Function Algorithm)和改进的冻融判别式算法DFA_Kou(Improved Discriminant Function Algorithm),基于降尺度前后的被动微波亮温监测根河地区的地表冻融。以根河地区2013年7月—2015年12月的地下0—5 cm深度的实测土壤温度检验这两种冻融判识算法的分类精度。结果显示,降尺度前后两种冻融判识算法整体判对率差异在6.72%内;DFA_Zhao算法融化判对率的均值比DFA_Kou算法高10%,DFA_Kou算法冻结判对率均值比DFA_Zhao算法高1%。两种冻融判别式算法的冻结判对率均在90%以上,升轨期的融化判对率均在80%以上,但两算法降轨期的融化判对率较低,在40%—82%之间。同时,还进一步讨论并分析了两种冻融判别式算法和被动微波亮温降尺度方法可能存在的问题,指出了可能的改进方向。     

面向城区和山区的ERA5再分析地表温度降尺度

地表温度是陆面过程动态模拟、区域和全球变化分析等研究领域的重要参数,如何获得高时空分辨率地表温度数据一直是研究热点问题.选择河北省张家口市城郊区、山区两个区域作为试验研究区,在ERA50.1°分辨率地表温度订正基础上,构建随机森林降尺度模型以实现多层级分辨率的地表温度降尺度,并与Landsat8 TIRS反演地表温度进...     

被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度研究：方法、进展及挑战

土壤水分不仅在地表水、能量以及碳循环中发挥着非常重要的作用,其时空变化也是影响和反映气候变化的关键因子。虽然被动微波遥感技术是目前监测大尺度范围土壤水分变化最为成熟的技术手段,但是其土壤水分产品空间分辨率往往较低（几十千米不等）,不能满足区域和局地尺度的应用需求。鉴于这一问题,空间降尺度逐渐成为了提高被动微波土壤水分遥感产品空间分辨率的主要方式,也是当前遥感研究领域的热点之一。本文总结与分析了近20多年来国内外被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度研究进展,系统归纳了经验性、半经验性和基于物理机理的3大类降尺度方法,并就各方法特征进行了详细说明,概述了各方法的优势和缺点。归纳而言,虽然被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度方法众多,但可靠的高分辨率降尺度土壤水分产品仍较少,这与被动微波土壤水分遥感产品、降尺度关系模型方法以及降尺度辅助因子等有着直接的关联。未来相关研究应重点结合多源遥感数据建立适用性强、精度高的降尺度关系模型,进而实现时空无缝的高时空分辨率降尺度土壤水分产品的生产,为推动土壤水分遥感产品在农林业管理、自然灾害监测、水文过程分析等区域应用中提供支持。     

多尺度城市地表温度降尺度方法

针对目前星载热红外传感器的空间分辨率低,无法满足城市尺度的生态环境研究需求的现状,该文选择地表覆盖类型复杂的区域,根据研究区土地覆盖类型,选取归一化植被指数(NDVI)、城市不透水面指数(ISA)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)等因子加入DisTrad模型,采用移动窗口逐步回归统计地表温度和因子的线性关系,利用半方差曲线函数和均方根误差综合确定最优移动窗口的大小,以提高地表温度降尺度精度。研究结果表明:改进的DisTrad模型在地表覆盖类型复杂区域,具有良好的降尺度目视效果,且具有较高的降尺度精度,尤其在低植被覆盖的建筑区、水体区域具有更高的精度。     

遥感地表温度降尺度方法比较————性能对比及适应性评价

在归纳现有遥感地表温度降尺度方法的基础上, 选取3种代表性方法:Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)、Pixel Block Intensity Modulation (PBIM)和Linear Spectral Mixture Model (LSMM)方法进行实验比较, 并建立了一种纹理相似性度量指标CO-RMSE (Co-Occurrence Root Mean Square Error)。结果表明:(1)NDVI方法受季节影响最严重, 不适于春、冬季, 其次为PBIM方法;(2)LSMM方法受分辨率限制最大, 低分辨率时丢失大量纹理信息, NDVI方法在较高分辨率时优于PBIM方法, 较低分辨率时则相反;(3)3种方法的适用区域分别为植被与裸土像元并存区域, 山区和反照率变化较大区域, 以及类别间温差较大区域;(4)NDVI方法操作最简单, LSMM方法最复杂。分析认为, 尺度因子是决定方法性能的关键, 应根据季节、分辨率、地表覆盖、应用目的和操作性等综合选择。     

卫星遥感地表温度降尺度的光谱归一化指数法

针对卫星遥感技术监测地表温度(land surface temperature,LST)存在时空分辨率矛盾这一难题,以TsHARP温度降尺度算法为基础,根据地表覆盖类型的不同,分别选择与LST相关性更好的光谱指数(归一化植被指数,NDVI;归一化建造指数,NDBI;改进的归一化水体指数,MNDWI;增强型裸土指数,EBSI)提出了新的转换模型,并从定性和定量两个角度评价了TsHARP法和新模型的降尺度精度。结果表明:两种模型在提高LST空间分辨率的同时又能较好地保持MODIS LST影像热特征的空间分布格局,消除了原始1km影像中的马赛克效应,两种模型均能够达到较好的降尺度效果;全局尺度分析表明,不管是在降尺度结果的空间变异性还是精度方面,本文提出的模型(RMSE:1.635℃)均要优于TsHARP法(RMSE:2.736℃);TsHARP法在水体、裸地和建筑用地这些低植被覆盖区表现出较差的降尺度结果,尤其对于裸地和建筑用地更为明显(|MBE|3℃),新模型提高了低植被覆盖区地物的降尺度精度;不同季节的降尺度结果表明,两种模型都是夏、秋季的降尺度结果优于春、冬季,新模型的降尺度结果四季均好于TsHARP法,其中春、冬季的降尺度精度提升效果要优于夏、秋季。     

土壤湿度微波遥感监测研究进展

土壤湿度是农业生产的重要影响因子,获取土壤湿度信息以制定人工干预调节措施是稳固生产的重要保证,实时、有效地监测土壤墒情显得尤为重要。利用遥感数据反演土壤湿度有多种方法,微波遥感法被认为是目前最佳的监测方法。本文总结了被动、主动微波土壤湿度遥感监测的主要模型、方法及其优缺点和适用范围,分析了雷达遥感监测土壤湿度的最优参数选取等,展望了微波遥感监测土壤湿度的应用前景,以期为土壤湿度微波遥感监测研究提供参考和借鉴。     

基于AMSR-E数据的中国地区微波湿度指数研究

土壤中的水分是地球生态系统的重要组成部分,在全球水循环中发挥着重要的作用。基于被动微波数据提取的湿度指数因其具有全天候、高时间分辨率和数据处理简单等优点,大大推进了大范围地区土壤湿度的重复观测。基于AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)数据提取了8种微波湿度指数,利用密云和汉中气象台站的数据,分别对各个微波湿度指数进行时间序列分析,通过比较得到与降水量相关性较好的垂直极化多时相微波湿度指数PIV,6.9和比值指数DIV,10.7;在此基础上,分析该2种微波湿度指数在密云和汉中10像元×12像元矩形区域随降水量的变化;同时,与10.7 GHz的微波极化差异指数(microwave polarization difference index,MPDI)进行比较,评价3种指数对土壤湿度的监测优劣;在全国范围内,分别对3种微波湿度指数与降水量进行相关分析,得到全国土壤湿度监测的最优指数。结果表明:PIV,6.9作为一种新的微波湿度指数效果最优,可以用于全国范围的土壤湿度监测研究。     

地基雷达的微波面散射模型对比与土壤水分反演

为了探究地基合成孔径雷达(cGBSAR)后向散射信号的时空变化规律和研究雷达土壤水分反演的影响因素,在内蒙古闪电河流域的昕元牧场站进行了地基雷达观测试验,本文结合以上观测试验的地基雷达数据进行波段、入射角度、极化通道3个雷达参数以及地表粗糙度参数对雷达的后向散射系数影响的分析,然后利用以上分析结果选择地表微波面散射模型...     

光学与微波数据协同反演农田区土壤水分

光学和微波协同遥感反演对于提高农田土壤水分遥感反演精度十分重要。本文采用SMEX02数据集,研究了L波段土壤发射率与地表土壤水分之间的关系,分析了地面植被覆盖对L波段土壤发射率与地表水分之关系的影响规律,推导了以L波段土壤发射率和归一化植被指数NDVI为自变量的土壤水分反演模型。研究表明:L波段土壤发射率与地表土壤水分之间的相关性随NDVI的增加而下降。验证结果表明,本文算法相对常规经验算法,土壤水分反演精度明显提高,H极化条件下,土壤水分的反演精度RMSE由0.0553提高到0.0407,相关系数R2由0.70提高到0.81;V极化条件下,反演精度RMSE由0.0452提高到0.0348,相关系数R2由0.79提高到0.86。     

闪电河流域农牧交错带微波遥感土壤水分产品评价

空间网格分辨率为9 km 的 SMAP(Soil Moisture Active and Passive)、0.1D(Degree)的 ASCAT(The Advanced Scatterometer)、25 km 的 FY-3B 以及25 km ESA-CCI(European Space Agency-Climat...     

农田垄行结构对被动微波遥感土壤壤湿度反演的影响

根据离散方法建模垄行结构农田表面微波发射率,与地基多频率微波辐射计实测发射率比较发现：二者之间的平均绝对偏差小于0.01 ,证实了利用离散化方法建模农田表面微波发射率的可行性.在给定条件下不同观测方位角农田表面微波发射率与平坦表面的发射率差值在0.02 与0.05 之间,这说明农田结构微波辐射具有各向异性,行结构对发射率的影响在农田电磁波辐射建模过程中不可忽略.本文分析了不同土壤湿度条件下农田垄行结构可能引起的土壤湿度反演误差,结果表明,土壤湿度变化范围是0.02—0.5 cm³/cm³,垄行结构引起的土壤湿度反演误差为0—0.1 cm³/cm³, 此误差超过了土壤湿度反演的容限值,因此在进行农田参数的遥感提取过程中不可忽略周期性垄行结构对表面发射率的影响.     

遥感土壤水分对蒸散发估算的影响

地表实际蒸散发是联系陆表水循环、能量平衡和碳收支等物理过程的重要生态水文变量,同时也是目前水循环研究中的薄弱点,定量化土壤水分对蒸散发的胁迫作用是估算地表蒸散发的一个关键过程和难点.本研究基于2018年9月闪电河流域水循环与能量平衡遥感综合试验星—机—地联合观测数据,采用机载观测和卫星遥感反演土壤水分输入到ETMoni...     

山区地形效应对微波辐射特征与土壤水分反演的影响—以青藏高原地区为例

采用星载微波辐射计AMSR-E的低频C波段(6.925GHz),改进了山区微波辐射传输方程,以中国青藏高原地区为例,研究山区可能产生的多种地形效应对微波辐射特征以及土壤水分反演的影响。结果表明,地形效应使得垂直极化亮温最多衰减达到16K,水平极化的亮温最大增强了18K,土壤水分在地形的影响下将被高估超过最大允许误差4%。最后,利用地形效应模拟模型计算的山区地表有效发射率,为山区土壤水分的反演提出了可行的地形校正方法。     

裸露地表微波热采样深度统计模型

被动微波遥感反演土壤水分对应的土壤深度是土壤水分产品真实性检验和应用中必须确定的问题。本研究利用理论模型对影响土壤热采样深度的参数进行了分析。在此基础上,通过回归分析的方法发展了一个估算被动微波遥感土壤热采样深度的统计模型,并通过微波辐射测量实验对模型进行了验证。研究证明,理论模型模拟裸露地表发射率平均误差为0.032,基于理论模型发展的热采样深度统计模型的误差在0.5 cm左右。该统计模型可以通过土壤含水量、温度、质地和观测频率4个较容易获取的参数计算土壤微波辐射的热采样深度,为被动微波遥感土壤水分产品的真实性检验工作中地面土壤水分测量以及土壤水分遥感产品的应用提供参考。     

Estimation of hourly and daily evapotranspiration and soil moisture using downscaled LST over various urban surfaces

Surface moisture is important to link land surface temperature (LST) to people’s thermal comfort. In urban areas, the surface roughness from buildings and urban trees impacts wind speed, and consequently surface moisture. To find the role of surface roughness in surface moisture estimation, we developed methods to estimate daily and hourly evapotranspiration (ET) and soil moisture, based on a case study of Indianapolis, Indiana, USA. In order to capture the spatial and temporal variations of LST, hourly and daily LST was produced by downscaling techniques. Given the heterogeneity in urban areas, fractions of vegetation, soil, and impervious surfaces were calculated. To describe the urban morphology, surface roughness parameters were calculated from digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM), and Terrestrial Light Detection and Ranging (LiDAR). Two source energy balance (TSEB) model was employed to generate ET, and the temperature vegetation index (TVX) method was used to calculate soil moisture. Stable hourly soil moisture fluctuated from 15% to 20%, and daily soil moisture increased due to precipitation and decreased due to seasonal temperature change. ET over soil, vegetation, and impervious surface in the urban areas yielded different patterns in response to precipitation. The surface roughness from high-rise has bigger influence on ET in central urban areas.