基于自适应极化分解技术的灌区麦田土壤墒情反演方法

自微波遥感进入土壤墒情研究领域以来,植被覆盖地表的校正一直是微波遥感反演土壤墒情的热点。针对植被层对雷达微波信号的散射容易造成墒情计算误差等问题,以河南焦作广利灌区为研究区,以灌区内的主要作物冬小麦为研究对象,在离散植被的一阶物理散射模型基础上,使用Sentinel-1A SAR雷达提取后向散射系数,通过自适应极化分解技术即在极小的临近空间内利用最小二乘法求解土壤散射和植被多重散射的最优解,再利用Landsat8数据作为辅助数据提取改进的归一化植被水分指数,采用支持向量机的方法反演土壤墒情。结果表明:基于自适应的后向散射系数与麦田土壤墒情的关系在VV极化模式20 cm深的土壤条件下,相关系数为0.827 8;20 cm深度的土壤墒情与冬小麦的相关性较高,相关系数达到0.819 0;自适应极化分解技术反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.490 7、0.002 2,水云模型反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.958 5、-0.242 2,自适应极化分解技术反演效果较为理想。该研究可为小麦覆盖下的灌区土壤墒情的评估提供参考。     

光学与微波数据协同反演植被覆盖区土壤水分

基于LandSat5 TM和ENVISAT-1 ASAR数据,通过水云模型剔除了植被层对雷达后向散射系数的影响,利用AIEM模型对黑河中游植被覆盖地表的土壤水分进行了反演。建立植被含水量(Mveg;水云模型中关键参数)与多种植被指数之间的响应关系,发现比值植被指数(RVI)反演的植被含水量精度较高(R2=0.71);去除植被影响后,利用AIEM模型建立LUT表,基于VV和VH极化的后向散射系数,通过查表法反演研究区的土壤水分。对比野外实测数据与反演结果,发现VV极化数据反演结果较好(R2=0.74)。考虑了植被覆盖层对后向散射系数的影响,该方法更适用于植被覆盖地表的土壤水分反演。     

基于全极化雷达数据反演夏玉米覆盖农田表层土壤含水量

基于RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,建立了不同极化方式的后向散射系数与夏玉米植被含水量的响应关系,获得了山东禹城夏玉米覆盖区域农作物含水量。在此基础上,对＂水—云模型＂的参数进行了修改,从总的极化雷达后向散射中去除了植被影响,获取了土壤组分的后向散射系数,从而能够通过雷达多极化数据得到表层土壤含水量。结果表明：夏玉米植被含水量观测值与VH、VV后向散射系数的相关性均达到显著水平,相关系数分别为0.86和0.79,VH极化优于VV极化;在RADARSAT-2四种极化方式下,VV极化下的＂水—云模型＂理论计算的误差平方和最小,是研究区表层土壤含水量反演的最优极化方式。     

基于光学和雷达遥感信息的灌溉信号分析及灌溉面积提取方法研究-以华北平原灵寿县磁右灌区为例

目前,灌溉面积主要通过调查统计方式获取,时效性和准确性较差,而在灌区用水管理中迫切需要掌握实际灌溉面积及其空间分布和动态变化等信息。为此,本文开展基于雷达遥感信息的灌溉信号探测识别及次灌面积提取方法研究。首先,使用水云模型结合实测土壤水分数据进行模拟,量化灌溉事件导致后向散射系数的变化。然后,提出一种基于时序差值和局部阈值法的实际灌溉面积提取方法,使用高频次的哨兵1号雷达卫星遥感数据开展华北平原灵寿县磁右灌区灌溉面积提取,并结合灌区实地调查资料对提取结果进行验证。结果表明:使用水云模型模拟显示春季小麦地块的灌溉事件可导致C波段的雷达后向散射系数变化超过1 dB,灌溉信号可被绝对辐射精度优于1 dB的雷达卫星探测;基于时序雷达后向散射系数分析显示,灌溉事件导致C波段雷达后向散射系数呈现明显的先增大后减小的时域特征,与降水事件不同,灌溉事件导致雷达后向散射系数呈现明显的局地变化特征。以本文提出的方法提取研究区的灌溉面积,结合实地调查样本检验,结果表明灌溉面积的总体提取精度为76.6%。小麦返青期第一次渠灌面积约为9.20万亩,小麦拔节期第二次渠灌面积约为10.64万亩。此外,由于井灌区和渠灌区存在明显的时差,基于雷达遥感信息可对不同水源的灌溉区进行探测,研究区井灌面积约为3.9万亩。基于高频次的雷达遥感信息可对灌区的灌溉事件进行探测,本文提出的方法可为区域次灌溉面积调查和流域水资源管理等应用提供技术支撑。     

基于双指数联合模型的土壤含水量反演 -- 以河北省为例

针对温度植被干旱指数特征空间的非线性现象,研究以Modis数据为数据源,以河北省为研究区,通过引入表观热惯量,提出双指数联合(DICIM)的土壤含水量反演模型用以改进TVDI指数特征空间的非线性问题。研究分别采用TVDI和DICIM模型对6月上中旬的土壤含水量进行反演,对比低植被区土壤含水量反演的空间差异性,并通过误差统计验证模型的反演能力。结果表明:在低植被区,DICIM模型反演的土壤含水量比TVDI反演的土壤含水量特征明显,反演值更加接近于实测值。经误差统计分析发现基于DICIM模型反演的10cm深度的土壤含水量值相比于TVDI指数反演的土壤含水量值平均绝对误差低0.26%～0.50%,均方根误差低0.28%～0.73%,相对均方根误差低0.73%～5.54%,平均相对误差低1.31%～3.27%,且基于DICIM模型的反演值与10cm深度土壤含水量实测值的相关系数R值都在0.65左右。可见,提出的DICIM模型综合了ATI和TVDI模型的优势,提高了TVDI指数的反演能力。     

基于LAI的PM蒸散发计算模型及应用

采用空间分辨率为8 km×8 km、时间分辨率为15 d的美国航空航天局(NASA)全球监测与模型研究组发布的卫星GIMMS/NDVI数据,反演了褒河流域叶面积指数(LAI)的空间分布,引入基于LAI的Penman-Monteith模型,模拟了褒河流域蒸散发能力的时空分布,分析比较了不同植被覆盖下蒸散发能力的变化规律。结果表明:褒河流域植被蒸腾作用强于土壤蒸发,并且不同的植被覆盖对蒸散发能力的大小和时间分布有着显著的影响。     

基于遗传优化神经网络的多源遥感数据反演土壤水分

为快速反演较高精度土壤水分,提出用遗传算法优化后的神经网络辅以多源遥感数据的方法进行地表土壤水分反演。首先建立4层神经网络并用遗传算法优化此网络,之后以雷达数据不同极化(VV、VH、VH/VV)的后向散射系数、雷达入射角、光学数据的归一化植被指数(NDVI)、以及高程数据作为网络的输入,土壤水分数据为输出,对网络进行训练与仿真,再运用地表实际测量数据与反演数据做对比验证。结果表明:反演结果与实际测量数据相关性良好,R2可达0. 79。采用遗传算法对神经网络优化的土壤水分反演方法可行,且添加光学数据等辅助数据后土壤水分反演效果更优,为多源遥感土壤水分的协同反演研究提供新思路。     

基于多源遥感数据的森林生物量估算模型研究

探讨了利用光学遥感图像HJ1B和多极化L波段微波遥感数据ALOS/PALSAR建立森林生物量估算模型的方法,利用统计回归方法建立了4种模型:1利用雷达图像ALOS/PALSAR后向散射系数和实测生物量建立的生物量回归模型;2利用多光谱图像HJ1B进行混合像元分解(spectral mixture analysis,SMA)后的组分图像与雷达图像ALOS/PALSAR进行图像融合建立的生物量回归模型;3利用多光谱图像HJ1B进行混合像元分解后的组分图像与实测生物量建立的生物量回归模型;4利用HJ1B图像的NDVI指数与实测生物量建立的生物量回归模型。对4种模型估算的生物量进行了对比分析。结果表明:第2种方法融合后图像与森林地上生物量之间存在较好的定量关系,估算生物量与实测生物量一致性较好,估算生物量精度优于其他模型结果。利用光学和微波图像协同遥感能够有效地提高森林生物量估算的精度,但并非所有的融合方法都能提高生物量估算的精度。利用雷达和光学图混合像元分解法进行植被生态系统监测研究具有一定的应用潜力。     

基于Landsat的三江源区植被覆盖时空变化分析

利用2001年、2010年和2015年的Landsat数据,基于像元二分模型反演三江源泽库县植被覆盖度,分析其植被覆盖和景观结构时空变化特征,结果表明:泽库县高植被覆盖主要分布在东部和南部地区,低植被覆盖主要分布在西北部地区;2001—2015年,研究区植被覆盖状况有显著改善,并向高植被覆盖方向变化;中东部植被覆盖呈上升趋势,东南部和西北部呈显著上升趋势,中北部和西南部呈下降和显著下降趋势;高植被覆盖逐渐成为优势景观,人类活动、源区生态工程对研究区植被覆盖的提高有一定影响。     

流域植被与土壤导水系数对青弋江流域水文影响的数值试验

为了揭示植被覆盖以及土壤导水系数变化对流域水文的影响,用陆面模式SSiB4与动态植被模型TRIFFID和流域地形指数水文模型TOPMODEL的耦合模型(SSiBT/TRIFFID)进行流域植被覆盖与土壤导水系数变化对流域水文影响的数值试验。结果表明:①植被类型明显影响流域地表能量平衡和水量平衡;②流域森林植被能明显减小一般洪峰流量,但对大的洪峰流量没有减弱作用;③减小土壤导水系数将明显增加地表径流和减小基流。     

节水灌溉对玉米田间土壤水分的影响

通过设置充分灌溉、节水20％、节水40％3种灌溉方式对玉米田间土壤中水分含量及变化情况进行研究,结果表明,节水20％处理下土壤中的水分含量相对较高,利于玉米生长;且在各个处理的苗期,各层土壤中的水分变化不大,拔节期后,0―40cm土层变化剧烈,60―100cm则相对平缓,得出玉米的根系主要分布在0―40cm土层中。     

基于CLDAS数据和机器算法模型的大清河流域地表土壤湿度降尺度研究

土壤水分是"四水"转换的纽带,农业生产的基础,传统的野外定点测量土壤水分的方法难以实现空间上的展布,现代微波遥感数据可以得到大尺度的土壤水分,但分辨率低。本文利用CLDAS数据,将机器算法应用到遥感影像指数运算中,开展土壤水分的降尺度研究。论文分别采用OLS算法、Bagging算法、BRT算法和随机森林算法模型建立MODIS光学遥感数据(LST、Albedo、NDVI、ET)与土壤水分的关系模型。研究结果表明:四种算法中随机森林算法的拟合效果更优(R~2=0.961 28,RMSE=0.006 99)。利用该算法算出降尺度后的土壤体积水分,可以得到大尺度且空间分辨率更高的土壤水分数据。大清河流域西北部土壤含水量高于东南部,土壤含水量差异可达0.2 mm~3/mm~3,在流域土壤含水量空间分布的季节变化显著,3月土壤水分低至0.16 mm~3/mm~3,9月土壤水分高达0.33 mm~3/mm~3。     

大气作用下膨胀土边坡的动态响应数值模拟

采用热湿耦合非等温流方程,结合实际蒸发和植物蒸腾的边界条件,通过考虑水分迁移所引发的非饱和土应力变形行为,建立了大气-非饱和土相互作用模型。采用该模型,分析了在气候变化条件下,不同坡比和不同覆盖条件下非饱和膨胀土边坡的各种动态响应。计算结果表明,该模型能较好分析计算非饱和土表层的蒸发量及草皮对边坡土层含水率和变形的影响;采用分阶段变渗透系数的方法,能有效反映出降雨入渗和蒸发蒸腾过程中膨胀土所表现的不同渗透特性;而边坡的安全系数随气候变化而波动,降雨时边坡的稳定性比蒸发时低,蒸发可提高表层土体吸力,草皮覆盖亦有利于边坡的稳定性。     

基于高耦合逆变补偿的水利工程电气控制系统设计

嵌入式 Linux 内核环境下进行电气的控制系统优化设计，可以提高电气的集成控制性能，针对当前的电气控制系统耦合控制能力不佳的问题，提出并设计一种基于鲁棒性变结构 PID 和高耦合逆变补偿的电气控制系统。首先进行了电气控制系统总体设计构架和功能模块描述，采用低功耗的STM32F101xx 作为核心控制芯片进行控制系统的硬件设计，包括 AD 模块、驱动模块、执行器模块和高压调节模块等。对电气控制系统的功能指标进行分析，采用鲁棒性变结构 PID 控制算法进行电气控制系统的高耦合逆变补偿，在程序加载模块进行控制算法加载，完成基于高耦合逆变补偿的水利工程电气控制系统设计。系统调试结果表明，该系统具有较好的电气智能化控制性能，对基线漂移和高压过载等失真的补偿性较好，负载能力得到提高。相较于传统系统，该系统的控制精度较高，最高控制误差不超过 4. 0%，且控制耗时较低。     

黄壤径流小区植被覆盖度对土壤湿度的影响

土壤水是生态环境的重要因素,黄壤是亚热带湿润条件下的一种地带性土壤,研究植被覆盖度对土壤湿度的影响对该地区水文过程研究、水土保持、水资源利用都具有重要意义。设置植被覆盖度不同的黄壤径流小区,对其土壤湿度进行长期监测,分析不同植被覆盖度条件下土壤湿度的平均水平和变化特征,结果表明:植被覆盖度分别为75%、70%、50%、10%的条件下,土壤湿度平均值分别为43. 04%、44. 34%、43. 33%、46. 59%,土壤湿度的最大值、平均值以及变化范围、降雨时变化速度均与植被覆盖度呈负相关关系;植被覆盖度分别为75%、70%、50%、10%的条件下,各场降雨土壤湿度峰值开始时间总和分别为157、155、154、150 h,植被覆盖度较高条件下土壤湿度对降雨响应的滞后现象较为明显; 9-12月,各植被覆盖度下土壤湿度均与气温呈显著正相关(P=0. 05),显示出无降雨影响时段的土壤湿度呈现随季节变化降低的趋势。综上所述,在研究期内,黄壤径流小区土壤湿度的动态特征主要受降雨影响,不同植被覆盖度条件下植被对降雨的截留作用不同,是导致土壤湿度差异的主要原因。     

黔中喀斯特筑坝流域水系分维估算与地貌发育特征分析

针对喀斯特地貌发育对筑坝河流径流的影响问题,为了更经济、快捷、精确地提取水系特征,揭示地貌发育对水文特征响应的成因机制,以黔中筑坝区为研究对象,以30 m分辨率的ASTER-GDEM和1∶100万的贵州省综合地貌图为数据源,应用ArcGIS构建渔网法估算流域水系分维,探讨黔中筑坝区水系分维与地貌发育特征的关系。结果表明:(1)通过渔网法估算的北盘江、猫跳河、三岔河、南明河、蒙江、头堡河、翁吟河、鱼梁河、暗流河流域的分维值分别为1.675 6、1.595 1、1.615 1、1.595 0、1.648 9、1.280 2、1.515 1、1.621 6、1.465 1;(2)从地貌发育特征看,研究区主要发育的地貌类型为K化中山谷地、峰丛谷地,占研究区比例为66.9%。北盘江、三岔河、蒙江、鱼梁河流域地貌发育为壮年期,南明河、猫跳河、翁吟河、暗流河流域为幼年期的中晚期,头堡河流域为幼年期的早期;研究区坡度、切割深度的空间展布规律与渔网法估算分维值揭示的地貌发育阶段相一致,与实际发育地貌吻合。     

改变土壤含水量影响的冬小麦根和冠生长动态模型

本文根据系统动力学原理，以土壤水分为环境因素，冬小麦为研究对象，从植株整体角度建立土壤含水量影响下的冬小麦根、冠生长的动态模型。根、冠作为植株的两大功能互补系统，在不同的土壤含水量作用下，二者产生不同响应，通过模型可定量揭示根、冠二者的生长变化规律。本文模拟结果表明：根系生长在分蘖期和拔节期受土壤含水量影响较大；而冠的生长则是在孕穗期到灌浆期影响较明显，但含水量的变化并不改变植株的总体生长规律。