遙感手段能夠從空間對(duì)地表進(jìn)行大尺度、長周期的觀測。從遙感光譜波段使用上,土壤水分的遙感監(jiān)測研究可分為光學(xué)遙感和微波遙感兩大類。光學(xué)遙感空間分辨率高,但該波段穿透力有限,受云等天氣現(xiàn)象影響較大,不能進(jìn)行全天候觀測。微波遙感能夠穿透云霧,可對(duì)土壤水分進(jìn)行全天時(shí)、全天候地觀測,但其空間分辨率較低,且受地表粗糙度影響較大。由于缺少真實(shí)的觀測數(shù)據(jù)檢驗(yàn),土壤水分產(chǎn)品的準(zhǔn)確度尚存在很多不確定性,直接影響產(chǎn)品的應(yīng)用。在使用不同土壤水分產(chǎn)品前對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估是非常關(guān)鍵的。由于遙感反演土壤水分產(chǎn)品精度存在不確定性,對(duì)土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行科學(xué)的質(zhì)量訂正十分必要。為了獲取準(zhǔn)確的土壤水分信息,本文對(duì)五種土壤水分產(chǎn)品SMAP、FY-3C、ERA-Interim、NCEP R-1和NCEP R-2進(jìn)行評(píng)估�；谡鎸�(shí)性檢驗(yàn)結(jié)果,利用FY-3C微波成像儀(MWRI)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),使用變分訂正方法對(duì)土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行訂正,并對(duì)訂正效果進(jìn)行評(píng)估。土壤水分空間變化較大,基于光學(xué)遙感空間分辨率高的優(yōu)勢,本文使用近紅外(NIR)和紅光(RED)波段的輻射獲得的二維光譜空間分布,提出了基于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的植被垂直干旱指數(shù)(VPDI)法。本文主要工作和成果有:對(duì)五種土壤水分產(chǎn)品SMAP、FY-3C、ERA-Interim、NCEP R-1和NCEP R-2進(jìn)行評(píng)估,使用的地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)是2016年青藏高原的外場觀測試驗(yàn)數(shù)據(jù)。在青藏高原地區(qū)SMAP土壤水分產(chǎn)品相對(duì)于其他產(chǎn)品而言,與實(shí)測值偏差最小且相關(guān)系數(shù)最高;在植被覆蓋情況下,低植被覆蓋時(shí)衛(wèi)星反演土壤水分質(zhì)量較好,而在高植被覆蓋時(shí),再分析資料提供的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)偏差較小;衛(wèi)星產(chǎn)品在青藏高原地區(qū)可以更好地反映季節(jié)變化,而再分析資料提供的土壤水分季節(jié)變化不明顯。選取青藏高原地區(qū)土壤水分FY-3C微波成像儀(MWRI)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)為試驗(yàn)數(shù)據(jù),使用變分訂正方法對(duì)FY-3C微波成像儀(MWRI)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)并對(duì)訂正結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明:訂正后可以極大提高產(chǎn)品的精度。為了進(jìn)一步對(duì)訂正方法進(jìn)行檢驗(yàn),選取了山東省農(nóng)業(yè)氣象站土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)FY-3C土壤水分訂正前、后產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果顯示訂正后FY-3C土壤水分產(chǎn)品與地面站土壤水分間偏差減小、相關(guān)性明顯提高。2016年3-4月山東省干旱過程訂正前、后FY-3C土壤水分變化情況進(jìn)行對(duì)比,訂正后FY-3C土壤水分更準(zhǔn)確地反映出此次干旱過程,利用變分訂正方法可以有效地提高土壤水分產(chǎn)品的精度,并更好地反映干旱過程的特征。使用近紅外(NIR)和紅光(RED)波段的輻射獲得的二維光譜空間分布,將植被和土壤光譜分離,提出了一種新的在植被覆蓋情況下的干旱監(jiān)測方法,即基于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的植被垂直干旱指數(shù)(VPDI)法。本文使用Himawari-8數(shù)據(jù)分別計(jì)算了青藏高原VPDI和PDI值,并使用那曲地區(qū)地面站實(shí)際觀測數(shù)據(jù)對(duì)VPDI和PDI進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證分析。結(jié)果顯示:VPDI與PDI相比較,VPDI在高植被覆蓋時(shí)改進(jìn)顯著;隨著植被覆蓋的增加,PDI與地面站土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)相關(guān)逐漸變差,VPDI與地面站土壤水分相關(guān)系數(shù)始終較高。VPDI克服了PDI在植被覆蓋影響下隨植被覆蓋增加而引起的失真現(xiàn)象,VPDI與地面站土壤水分相關(guān)較好,可以用于不同植被覆蓋條件下的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)干旱遙感監(jiān)測。
【學(xué)位單位】：中國氣象科學(xué)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP79;S152.7
【部分圖文】：

感土壤水分產(chǎn)品訂正及反演算法研究數(shù)據(jù)準(zhǔn)備在本章中，選用的土壤水分實(shí)驗(yàn)站點(diǎn)位于西藏那曲地區(qū)，那曲占地面積不足 6 萬千米，位于青藏高原的中心區(qū)域，5-8 月相對(duì)溫暖，是草原的黃金季節(jié)。5-8 月這間降雨量較多，約占全年的 70%。綠色植物的生長期每年約一百天。本章選用的實(shí)驗(yàn)站為“多級(jí)多尺度”自動(dòng)化觀測場，使用目前最先進(jìn)的觀測儀器，儀器經(jīng)嚴(yán)定，并針對(duì)高寒區(qū)進(jìn)行針對(duì)性處理，用以實(shí)現(xiàn)土壤水分與土壤溫度的連續(xù)觀測，數(shù)據(jù)通過無線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)遠(yuǎn)程傳輸至數(shù)據(jù)處理中心。每個(gè)站點(diǎn)布設(shè) 5 個(gè)深度3cm、5 cm、10 cm、20 cm）的土壤溫濕度觀測，時(shí)間分辨率為 10min。本章選取地區(qū) 29 個(gè)有效實(shí)驗(yàn)站點(diǎn) 5-8 月 2-3cm 土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行研究。圖 3.1 是站點(diǎn)的情況。

19圖 3.2 地面站土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和五種土壤水分產(chǎn)品的比較:(a)SMAP，(b)FY-3C，(c)ERA-Interim，(d)NCEP R-1，(e)NCEP R-2為了了解五種土壤水分產(chǎn)品與地面站土壤水分值在時(shí)間尺度上是否一致，將站點(diǎn)覆蓋區(qū)域五種產(chǎn)品和地面站數(shù)據(jù)平均值的時(shí)間序列進(jìn)行比較（圖 3.3）。五種產(chǎn)品土壤水分均大于地面站土壤水分。衛(wèi)星反演得到的土壤水分和地面站土壤水分對(duì)比，其誤差在 5-8 月呈先升高后降低的趨勢，誤差在 7 月最大，然而再分析資料提供的土壤水分和地面站土壤水分誤差在 5-8 月呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢，誤差在 5 月最大。5月 SMAP 升降軌土壤水分產(chǎn)品 RMSE 分別為 0.0407cm3/cm3和 0.0213cm3/cm3，BIAS分別為 0.0242cm3/cm3和 0.0027cm3/cm3，R 分別為 0.8372 和 0.9037，為五種土壤水分

衛(wèi)星遙感土壤水分產(chǎn)品訂正及反演算法研究產(chǎn)品中誤差最小相關(guān)性最好的，SMAP 降軌數(shù)據(jù)比 SMAP 升軌數(shù)據(jù)好。6 月 SMAP 土壤水分產(chǎn)品誤差升高，然而對(duì)比五種產(chǎn)品 SMAP 土壤水分產(chǎn)品仍然誤差最小、相關(guān)性最好。7-8 月 ERA-Interim 土壤水分產(chǎn)品 RMSE分別為 0.0226cm3/cm3和 0.0621cm3/cm3，R 分別為 0.8322 和 0.9243，BIAS 分別為 0.0206cm3/cm3和 0.0532cm3/cm3，為五種土壤水分產(chǎn)品中最好的。6-8 月是植被生長最旺盛時(shí)期，植被覆蓋會(huì)對(duì)土壤水分反演造成影響，在植被覆蓋率較高的季節(jié)，衛(wèi)星反演的土壤水分產(chǎn)品和地面站數(shù)據(jù)的誤差較大，SMAP 和 FY-3C在 6-8 月土壤水分值明顯高于地面站實(shí)測數(shù)據(jù)。同樣在 6-8 月再分析資料的數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好。我們可以從這些分析結(jié)果中得出土壤水分反演受植被覆蓋率影響相對(duì)較大。在植被覆蓋率較高月份，衛(wèi)星反演得到的土壤水分會(huì)有較大誤差。而通過同化系統(tǒng)得到的再分析資料在植被覆蓋率較高的季節(jié)其數(shù)據(jù)質(zhì)量相對(duì)較高。由于再分析資料和衛(wèi)星資料表現(xiàn)對(duì)植被的敏感性不同，因此在今后的研究中可以考慮兩種資料的融合，對(duì)于衛(wèi)星產(chǎn)品在植被覆蓋率較高的季節(jié)或區(qū)域誤差較大，可以考慮融合再分析資料，以減小這種誤差。

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本文編號(hào)：2821001