应用Landsat数据和SEBAL模型反演区域蒸散发及其参数估算

随着遥感技术的进步,人们发展了多种通过遥感计算区域蒸散发的方法。SEBAL模型是通过遥感反演地面蒸散的典型方法,它以陆面能量平衡为基础,物理意义明确,只利用遥感影像和少量的气象数据（风速、气温）就能反演蒸散量。Landsat数据的波谱信息丰富、空间分辨率高,数据源稳定,是通过遥感技术反演蒸散发的理想数据源。如果能合理地估算SEBAL模型中的基本参数,将会获得较高精度的反演结果,能够满足在水文、生态、林业等研究或应用中的需要,对区域水资源的管理与利用具有重要意义。从SEBAL模型的基本原理出发,分析了利用SEBAL模型采用Landsat的TM/ETM+数据反演区域蒸散发的基本过程,针对TM/ETM+数据特点对模型所需要的基本参数进行估算求解,为SEBAL模型在蒸散量反演中的广泛应用提供了一定的指导。     

基于TSEB模型的黄河三角洲蒸散量估算

蒸散发作为湿地生态系统中地-气间水热交换的主要方式,很大程度上影响着湿地的水热平衡,合理准确地估算蒸散发量,对湿地生态系统的水分循环、能量平衡以及科学管理具有重要意义。黄河三角洲湿地作为世界上暖温带最广阔、最完整和最年轻的河口湿地生态系统,既是气候变化的敏感区,也是生态环境的脆弱区。针对其地理位置特殊、水资源供需矛盾尖锐等特点,利用SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)和TSEB(Two-Source Energy Balance)模型,对黄河三角洲湿地蒸散发量进行估算:首先利用SEBAL模型计算地表的特征参数和各地表通量,然后利用TSEB模型分离土壤和植被,分别计算黄河三角洲湿地瞬时的土壤蒸发、植被蒸腾和土壤植被总蒸散发量,利用积分关系法进行时间尺度转换,得到日蒸散量。利用气象站实测蒸发值和FAO Penman\|Monteith公式计算的作物系数,对遥感估算结果进行直接和间接精度评价。结果表明反演的蒸散发结果合理,精高较高。分析蒸散的空间分布及不同地表类型的蒸散特性,对比分析芦苇沼泽和芦苇草甸的不同蒸散特点,结果表明基于两模型耦合的方法可用于黄河三角洲湿地蒸散量估算。     

库布齐沙漠典型沙地人工林蒸散对比分析

人工造林使库布齐沙漠的生态快速逆转,深入理解沙地人工林的蒸散特征,对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义。利用Landsat 8、MODIS产品、气象观测资料等数据,通过基于能量平衡的SEBAL模型和MODIS MOD16蒸散产品获取库布齐沙漠典型林场2014年7月14日、7月30日、8月15日、9月7日的地表蒸散量,并采用波文比系统相关数据对估算的结果进行验证。得到以下结果：与波文比观测系统的蒸散相比,SEBAL模型反演的蒸散整体偏大,日蒸散分别多1.06、1.71、1.19、2.65 mm,两者的决定系数达0.827;MODIS MOD16产品的蒸散整体偏小,日蒸散分别少0.13、0.32、0.18、0.95 mm,两者的决定系数达0.823;在沙漠人工林斑块区域且植被类型较单一的情况下,MODIS MOD16的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散,两者在空间分布上基本保持一致;林场蒸散较大的区域主要分布在中部和南部,而北部区域蒸散相对较小。研究结果可为其他沙地斑块人工林获取蒸散提供参考。     

大沽河流域蒸散量时空变化

鉴于基于点源的蒸散估算方法逐渐被基于遥感数据的以SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)为主的蒸散估算模型方法所取代,但在不同地貌和气候特征的区域该模型的适用性尚待得到证实,该文利用SEBAL模型基于MODIS数据产品和野外实测气象数据对大沽河流域的日蒸散量进行了估算,并与气象站蒸散量实测值进行对比验证。结果表明,SEBAL模型反演结果与实测值之间具有良好的一致性。在此基础上将日蒸散量结果推算至月蒸散量,并分析了蒸散量的年内变化趋势和特征,发现大沽河流域年内蒸散量的变化呈单峰趋势,季节性变化特征明显:夏季秋季春季冬季。最后,结合大沽河流域土地利用现状,比较分析了不同土地利用类型蒸散量的差异,结果表明水体蒸散量最大,林地和耕地次之,城镇及建筑用地蒸散量最小。     

基于SEBS模型的藏北那曲蒸散量研究

SEBS模型为研究高原非均匀地表区域蒸散量估算提供了一种新的方法,为高原气象台站稀少地区蒸散量变化研究提供一定的参考依据。应用SEBS模型,利用MODIS遥感数据反演所需的地表物理参数(如反照率、比辐射率、地表温度和植被覆盖度等),再结合气象站地面观测数据,包括温度、相对湿度、风速、气压等,对藏北那曲地表能量通量和蒸散量进行估算;最后分析了蒸散量与气象因子、NDVI之间的关系。结果表明:2010年藏北那曲蒸散量呈春夏季高,秋冬季低的变化趋势,蒸散量较大区域为研究区南部、东北部和区域内的水体;中部和西北部地区蒸散量较小。气温和地表温度对蒸散量的影响较明显,随着气温和地表温度的升高蒸散量不断增大,NDVI对蒸散量也有一定的影响。所以,SEBS模型在估算高原地区蒸散量方面具有一定的精度,可以满足区域日蒸散发估算的需要。     

SEBAL模型在干旱区区域蒸散发估算中的应用

蒸散发是水量平衡和能量平衡的重要环节,传统的计算方法只能以点为基础进行计算。为排除蒸散发空间变异特性的影响,在遥感技术的基础上,引入了基于地表能量平衡原理的SEBAL模型,对新疆焉耆盆地的日蒸散发情况进行了计算模拟,获取了相关地面特征参数及日蒸散量,并根据盆地内具有大面积湖泊这一实地情况对模型进行了改进。     

基于TSEB平行模型的黄土丘陵沟壑区蒸散发遥感估算

复杂地形条件下和干旱半干旱植被稀疏条件下的蒸散发遥感估算一直是蒸散发区域遥感估算的难点、热点问题。针对黄土丘陵沟壑区地表起伏、覆被不均一、植被稀疏的特征,选择陕甘交界区为研究区,利用Landsat TM资料求取地表特征参数和地表能量平衡各参量,采用TSEB平行模型反演出该区域的瞬时土壤蒸发、植被蒸腾和土壤-植被总蒸散发量,经过尺度转换,得到日蒸散量;并利用附加阻抗法和FAO Penman-Monteith公式计算实际蒸散发,对TSEB平行模型法遥感估算结果进行了间接精度评价,比较验证结果表明TSEB平行模型法估算的蒸散发结果合理,精高较高。     

基于SEBAL模型的区域蒸发蒸腾遥感估算

蒸发蒸腾是区域水资源循环中重要组成部分,对于区域水文学研究具有重要的意义.传统的蒸发蒸腾计算模型多以"点"上的观测为基础,对潜在蒸发量进行评价,难以在大面积区域上推广应用,在一定程度上限制了其在实际中的应用.遥感技术的发展,以及其能够方便快捷地获取地面信息的特性,为区域蒸发蒸腾量的遥感反演提供了可能.陆面能量平衡方法(SEBAL)模型是一种基于遥感影像的区域地表通量的估算模型,能够对区域蒸发蒸腾进行精确估算.本文在SEBAL模型的基础上,以河北平原为例,采取中分辨率成像光谱辐射仪(MODIS)影像产品,根据研究区下垫面的实际情况进行了参数估算,进行了区域实际蒸发蒸腾量计算及模型精确度评价,在此基础上,结合研究区的地面覆盖,对河北平原区域蒸发蒸腾分布进行了分析.     

利用MODIS数据计算中国地表短波净辐射通量的研究

地表短波净辐射是辐射能量的重要收入部分,对研究地表辐射平衡、地气能量交换以及各种天气气候的形成都具有决定性的意义.目前国际上利用卫星数据计算地表短波净辐射大多采用空间分辨率较低的宽通道反照率数据(如ERBE卫星数据,空间分辨率为35km),这难以满足局部尺度的能量平衡和蒸散等研究的需要.本文利用空间分辨率达1km的窄通道多光谱MODIS卫星数据,通过相关处理计算,无需气象数据和地面测量数据的参与,就获得了中国的地表短波净辐射通量分布图.经与禹城地区地面实测数据对比可知,晴空时均方根误差小于20 W/m2,有云时均方根误差小于35 W/m2,表明本文使用的地表短波净辐射反演方法适合中国范围地表短波净辐射的计算.     

吉林省西部区域蒸散时空变化分析

基于地表能量平衡理论,利用NOAA/AVHRR数据,采用SEBS模型,计算了研究区15年地表蒸散量,从年、季度和月等三个时间尺度对其进行时空变化分析。结果显示:(1)各年平均蒸散量相差较大,最大的是1988年,最小的是1996年;月平均蒸散量最大值出现在5月,最小值出现在12月,形成一单峰型曲线;第二季度平均蒸散量最大,第四季度最小,其分布曲线也为单峰型。(2)多年平均蒸散量的空间分布东半部明显大于西半部,最大的是扶余县,最小的是通榆县;各市县的月平均蒸散量分布仍为单峰型曲线,在5月达到最大值,12月最小,与全区的月平均蒸散量分布曲线一致;各市县第一季度和第四季度平均蒸散量相差不大,第二和第三季度相差较大,但总体分布趋势与全区一致,仍为单峰型曲线。以上结果表明:研究区区域蒸散时空分布极不均匀,强烈的蒸散作用为研究区生态环境恶化提供了有利条件。     

基于Landsat影像的ALEXI模型小流域验证

基于静止卫星数据开发的陆气相互作用模型(ALEXI模型)为地表能量平衡过程分析提供了大尺度空间拓展,为认识大尺度的陆气相互作用提供了新途径,已被应用于干旱监测、流域水文分析以及气候变化研究。使用高精度卫星分辨率获得的通量结果对ALEXI进行初步的验证与评估,选择下垫面类型复杂的小流域为研究区,以比较成熟的基于Landsat流域分析的SEBAL模型结果为验证源,对比分析同时期ALEXI模型的地表通量结果,研究发现ALEXI模型与SEBAL模型能够反映较一致的地表能量交换信息格局,统计分析能够得到较一致的结果。此外,由于模型自身的限制因素以及地表观测误差的影响,还需进一步开展定量对比验证方面的工作。     

An operational model for estimating Regional Evapotranspiration through Surface Energy Partitioning (RESEP)

Considerable work has been done on estimating surface energy fluxes and thus evapotranspiration at regional scale using remote sensing technique. Approaches currently used for estimating regional evapotranspiration are either based on empirical models or utilize a surface energy balance approach. The operationalization of these models has not been successful, because of the complexities involved in the procedure, strong dependence of heat transfer coefficient on a number of local meteorological parameters and accuracy at regional scale. This paper presents a remote sensing based simplified operational procedure to estimate sensible heat flux incorporating the local meteorological conditions. The model utilizes the surface reflectance in visible, infrared and thermal bands to generate surface albedo, surface temperature and leaf area index and thus surface energy fluxes to determine regional evapotranspiration. The developed model (Regional Evapotranspiration through Surface Energy Partitioning--RESEP) is applied to a part of the Western Yamuna Canal command in the State of Haryana, India to illustrate the methodology. The proposed procedure is computationally simple with reasonable accuracy of results. For a well-watered crop, average evapotranspiration by the proposed model is estimated as 2.1 mm day -1, whereas using Penman-Monteith equation it is calculated as 1.9 mm day -1 . The error involved in estimating evapotranspiration by the proposed model is calculated to be about 10%, which is acceptable for most cases.     

Estimation of evapotranspiration using remotely sensed land surface temperature and the revised three-temperature model

Evapotranspiration (ET) is one of the most important land surface processes for terrestrial ecosystems because it strongly relates to both the energy balance and the mass balance of these ecosystems. Although there are many ground based approaches to estimate ET, it is still a challenge to estimate ET by remote sensing for most applications. The three-temperature model (3T model) is a recently developed approach used to estimate ET based on ground measurement. Compared with other conventional ET estimation algorithms, fewer input parameters are required in the 3T model. Therefore, it shows good potential for remote sensing application. In this study, we aimed to extend the 3T model for remote sensing application and to validate its accuracy. First, algorithms to extend the 3T model for estimating the regional ET of mixed landscapes were proposed. Then, two case studies were presented using Landsat Thematic Mapper (TM)/Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images. Thereafter, the Bowen ratio energy balance method (BREBM) and the residual method of the energy balance equation (RMEBE) were adopted to validate the performance of the revised 3T model. Results showed that the absolute error of the mean daily ET estimated by the BREBM and the revised 3T model was 0.23 mm d^?1, whereas between the RMEBE and the revised 3T model it was 0.07 mm d^?1. This accuracy is acceptable for most application purposes. The revised 3T model demonstrates the ability to remotely sense actual regional evapotranspiration.     

作物蒸散发模型研究中的地表温度反演

针对美国加州Merced县2002年8月9日的ETM+影像,利用单窗温度反演算法反演了遥感蒸散发模型S SEBI中的地表温度参数。选用了ETM+热红外的高增益61波段,对热红外波段反射率较低的植被覆盖研究区进行了地表温度反演,并反演地表温度所需要的几个参数：亮度温度、地表比辐射率、大气透射率。最后得出了研究区域地表温度分布结果：水体地表温度低于植被作物,建筑或道路的地表温度最高。不同地物间地温是不同的,作为蒸散发反演的重要参数,这将影响不同地物蒸散发估算。因此精确反演地表温度,将为今后蒸散发的研究打好基础。     

TSEB模型在复杂下垫面下模拟结果比较研究

地表蒸散发对干旱半干旱地区水文过程模拟以及水文平衡有重要影响,复杂地表更是对地表蒸散发模拟提出了新的挑战。利用TSEB(Two-Source Energy Balance)模型,分别以Landsat、MODIS卫星数据为驱动数据,得到黑河下游绿洲地表蒸散发时空分布格局,并利用大孔径闪烁仪和涡动相关仪的观测数据对模拟结果分别在公里级和百米级尺度进行验证,研究结果表明：在大孔径闪烁仪观测的公里级尺度下,基于Landsat数据和MODIS数据驱动的TSEB估算感热通量与大孔径闪烁仪观测数据比较的均方根误差分别为48.47 W/m²、58.57 W/m²。基于涡动相关仪观测百米级尺度,Landsat数据驱动的TSEB估算感热通量与涡动相关仪观测数据的均方根误差为89.37 W/m²。因此,得出以中高分辨率卫星遥感数据作为驱动数据模型模拟效果更好,LAS观测公里级尺度数据能部分解决遥感地表蒸散发验证空间不匹配问题。     

Estimation of daily evapotranspiration using a two‐layer remote sensing model

A two‐layer remote sensing model for estimating daily evapotranspiration over a large area was developed. The model followed an energy balance approach, where evapotranspiration is estimated as a residual when net radiation, sensible heat flux and ground flux are known. The accuracy of the model outputs was determined using harmonized surface conditions derived from measurements from ground stations. An accurate agreement (r ²?=?0.844, n?=?48) between estimates and ground‐based measurement was obtained.