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。     

基于区域特征相似度的微波土壤水分反演结果可信度评价

微波遥感反演土壤水分的精度评价,一般通过选取有限数量采样点的地表实测土壤水分数据与反演值进行比较,实际上只能反映局部采样区的反演精度。本文提出了微波反演土壤水分中一种可以评价整个研究区反演土壤水分可信程度的方法。首先选择采样区的实测土壤水分数据和地表粗糙度数据,通过多元回归统计拟合得到土壤水分反演经验方程,对整个研究区进行土壤水分反演;然后从TM和SAR数据中通过反演和提取,选择影响土壤水分的10个因子(土壤湿度、地表温度、NDVI、土壤质地指数、地形指数、雷达入射角以及Landsat TM的b3、b4、b5、b7共4个波段),采用主成分分析法(PCA)筛选提取主成分,将前3个主成分合成为RGB影像;再使用分水岭算法分割包含前3个主成分的RGB影像,得到一幅分割区域图;最后计算各分割区域的6维特征向量(土壤湿度、地表温度、NDVI、土壤质地指数、地形指数、雷达入射角)与反演时选择采样区的特征向量间的马氏距离,得到区域特征相似度数据集,基于该数据集计算反演结果可信度。以此为基础,利用2008年甘肃黑河地区的ENVISAT ASAR双极化数据(VV、VH)和实测土壤水分数据进行土壤水分反演并评价反演结果的可信度,同时使用反演区域中多个采样区土壤水分实测数据和确定系数(R2)评价反演精度,对比可信度和R2,表明提出的反演可信度可以有效反映土壤水分反演精度。     

基于极化雷达的裸露地表土壤水分反演研究

为准确、快速提取大范围裸露地表土壤水分空间分布,以河套平原巴彦淖尔市杭锦后旗陕坝镇灌区土壤水分四极化精细模式雷达监测为例,研究基于RADARSAT-2数据土壤水分提取的技术与方法,选择AIEM模型作为研究区裸露地表土壤水分反演模型的基础,建立适合河套灌区裸露地表土壤水分微波散射的经验模型。应用经验模型对河套灌区地表水分进行反演研究并与实测数据进行相关性分析。结果表明极化组合VV-VH的相关程度高达0.931 1,经验模型能够满足土壤水分监测的需要,优于传统土壤水分分类方法,促进了极化微波遥感在土壤水分监测中的开拓应用。     

被动微波遥感土壤水分反演研究进展

准确获取区域土壤水分时空分布和变化对于水文过程模拟、洪旱灾害监测等方面具有重要意义.近几十年,快速发展的遥感技术为大区域地表土壤水分连续观测提供了机遇.尤其,被动微波遥感具有诸多优势,被认为是进行大区域表层土壤水分连续监测的最有潜力的手段.国内外学者对被动微波遥感土壤水分反演开展了大量的研究.为了更好了解国内外研究前沿...     

基于PDI的湖北漳河灌区土壤含水量遥感监测

选择湖北漳河灌区作为研究区域,利用经过大气校正的Landsat ETM+近红外(NIR)、红光(Red)波段反射率建立NIR-Red光谱特征空间,计算垂直干旱指数(PDI),并与5~20 cm实测土壤水分数据相比较,结果表明:模型观测值与实测土壤水分的相关系数为0.76,其变化曲线和实测土壤水分变化趋势保持一致。NIR-Red光谱特征空间法具有比较明确的生物物理意义,能够反映地表覆盖、水热组合及其变化。建模简单实用,易于操作和获取,适宜于在南方湿润地区土壤水分快速监测中推广应用。     

TRMM降雨产品在无资料地区径流模拟中应用研究

文章主要是通过对TRMM卫星降水数据的精度评价及修正,以水文模型为工具,进一步分析卫星降雨产品在无资料地区的适用性.在相似流域确定的基础上,人为拟定一个流域作为无资料地区,进行卫星修正系数以及模型参数的移用,并对其径流模拟结果进行对比分析.结果表明:TRMM卫星降水数据的日模拟结果不理想,经过校正后的数据,对径流的模拟...     

植被覆盖的土质边坡土壤水分平衡模型及应用

土壤水分平衡模型在洪水预测、土壤湿度计算、灌溉设计管理以及全球气候变化影响的仿真分析上十分重要.以英格兰南部Newbury一个高速公路旁的边坡为例,介绍了土壤水分平衡模型的建立及应用.潜在蒸散量根据每日的气象观测资料,用FAO Penman-Monteith公式进行计算.在此基础上,建立了水分平衡模型并进行了校核,计算出的土壤湿度变化与时域反射仪(TDR)探头测量的数据一致.还利用建立的模型,模拟了2080年的气候条件变化对潜在蒸散量和土壤水分含量的影响.结果表明,该地区的日平均潜在蒸散量将增加10.7%,土壤水分消耗量将增加16.8 mm.     

基于大数据方法的中小河流洪水预报模型研究探讨

文章从理论上分析了中小河流洪水发生特点和预报难点,提出融合利用卫星遥感、气象水文、土壤植被、地形地貌、土地利用等各种洪水预报相关大数据,运用大数据思想技术,对基于大数据方法建立中小河流洪水预报模型进行研究探讨,以期为无资料地区中小河流洪水预报提供参考。     

地表点源滴灌土壤水分运动的动力学模型与数值模拟

本文提出了一种地表点源土壤水分入渗的数值模拟模型.采用ADI隐式差分格式将土壤水分入渗方程离散，用Gauess-Seidel迭代算法求解非线性差分方程.利用质量平衡原理对地表饱和区进行了动态处理.结果表明，数值计算结果较吻合于实测数据，所提出的数值模型既适用于均质土壤，也适用于成层土壤.     

浅谈土壤水分测定技术及土壤水分动态的研究

土壤水分是土壤的重要组成部分,对作物的生长、节水灌溉等有着非常重要的作用。土壤水分研究涉及的行业范围很广,主要方向包括土壤水分测定技术、地形因子对土壤水分的影响、不同尺度土壤水分分布规律、土壤水分模型拟合、土壤水运动机理,以及土壤水分动态等许多方向。     

变化环境下青藏高原陆地水储量演变格局及归因

基于1981—2015年全球陆面数据同化系统GLDAS和归一化植被指数GIMMS NDVI3g等多源数据,采用Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势检验法探究青藏高原多年陆地水储量(TWS)及其各组分时空演变特征,采用水量平衡法、相关分析法和Hurst指数法识别水循环过程对TWS变化的影响机制。结果表明：受气候变化影响,1981—2015年青藏高原降水及冰川积雪消融增加,TWS以0.7 mm/a的速率增加,青藏高原北部TWS增加趋势极其显著,南部呈减少特征;青藏高原绝大部分地区TWS以0～200 cm的土壤含水量为主,不同深度土壤含水量具有显著空间异质性;青藏高原北部及东部降水主要通过蒸散发过程损失,南部地区径流系数较大。     

青藏高原土地利用/覆被时空变化特征

在对公开的土地利用数据集精度评价的基础上,选用较高精度的青藏高原科学研究所300 m土地利用数据(简称TPDC_LUCC),采用土地利用时空分布和变化率等指标,分析青藏高原1992—2015年土地利用变化特征,并结合气候数据集及社会经济数据对土地利用变化归因进行了分析。结果表明:①公开数据集中,TPDC_LUCC数据集序列最长,精度最高,尤其是对耕地、城镇用地及水体分类精度较好;欧洲航天局300 m 土地利用数据(ESA_LUCC)对草地的分类精度最高,耕地精度最差;中国科学院空天信息创新研究院30 m土地利用数据(CASearth_LUCC)对冰川和城镇用地的分类较准确,未利用土地误差较大;②青藏高原草地分布最广,多年平均占比约70.02%,其次是沙地、裸地等未利用土地,约占15.81%;城镇用地扩张较快,1992—2005年、2005—2015年两期增长率分别是2.34%、4.69%;1992—2015年,青藏高原未利用土地的9.14%转为草地,灌丛和耕地的3.27%转为林地,冰川的5.5%转为水体;③1992—2018年,青藏高原平均气温上升了1.17 ℃,降水和气温增加,是东部区域草地、灌丛、林地增加的主要驱动因素,气温明显上升致使西北部冰川融化,城市化促使城镇用地增加、耕地减少,实施生态保护政策对青藏高原草地、林地的恢复有显著推动作用。     

不同尺度网格膜下滴灌土壤水盐的空间变异性分析

进行土壤水盐空间变异性的研究对于膜下滴灌取样设计和抑盐效果的评价有实际参考价值。在新疆玛纳斯县进行了0.5m,5m和50m3个尺度网格田间土壤水盐取样,分别采用经典统计、地质统计及分形理论对土壤水盐的空间变异性进行了分析。传统统计分析表明,3个尺度网格下土壤含水量均具有中等偏弱变异特征且服从正态分布,而土壤含盐量具有中等偏强变异特征且服从对数正态分布。地质统计分析表明,在不同尺度和方向上,土壤含水量和含盐量的半方差函数大多可采用球状模型模拟,其变程随尺度增加而增大,土壤含水量显示出更强的块金效应。采用套合模型可精确描述土壤水盐的总体空间结构。0.5m尺度土壤水盐等值线图沿滴灌带分布,但其它2尺度下此趋势消失。基于半方差函数的土壤含水量和含盐量分形维数(D)在3个尺度和5个方向下有所不同但差异不大,表明土壤水盐性质存在一定范围的自相似结构。分形维数D与半方差函数的参数(基底方差与基台值之比)具有较好的线性关系。     

近20年青藏高原水资源时空变化

青藏高原被称为“亚洲水塔”和“第三极”,青藏高原水资源变化对我国乃至周边众多国家的水资源安全及人民生活均产生深远的影响。利用《青海省水资源公报》及《西藏水资源公报》数据,采用线性倾向估计、Mann-Kendall趋势检验法和Person相关系数法对1997—2018年青藏高原地表及地下水资源时空变化进行了研究。结果表明:①青藏高原水资源分布呈东多西少、南多北少的分布态势,水资源分布极其集中,主要集中在山南、林芝市,雅鲁藏布江流域及藏南诸河流域。②1997—2018年青藏高原地表水资源量呈不显著的上升趋势,地下水资源量呈显著下降趋势(－166.4亿m³／(10 a))。水资源变化趋势存在显著的空间差异,青藏高原北部青海省大部分地区地表水资源(98.3亿m³／(10 a))及地下水资源量(58.0亿m³／(10 a))均呈显著的上升趋势,南部西藏自治区大部分地区地表水资源量呈不显著的下降趋势,地下水资源量呈显著的下降趋势(－195.4亿m³／(10 a))。③青藏高原近年来气温呈十分显著的增加趋势,上升速率约为0.49 ℃／(10 a),北部青海省降水量呈显著增加趋势,南部呈不显著的下降趋势。综合降水与气温的影响,降水量变化是青藏高原地表水资源与地下水资源变化的主要影响因素。     

若尔盖湿地土壤特性空间变化研究

若尔盖湿地是青藏高原高寒湿地生态系统的典型代表,近年来湿地急剧萎缩和退化。根据若尔盖湿地分布特点,采用野外调查和室内试验分析相结合的方式,对在6个样区采取的349个土壤样品进行测试分析,研究若尔盖湿地土壤质地、土壤水分、养分空间特性变化,探讨湿地生态系统演化对土壤状况的影响。研究结果表明:若尔盖湿地土壤质地变化在空间和垂向上差异较小,花湖地区主要为壤土,纳若桥、达水曲、排水沟、哈丘湖为砂壤土,喜马拉也地区则为壤砂土。土壤pH值的变异系数最小,空间变异性相对较弱,有机质的变异系数相对较大,其次为速效磷和速效钾;有机质从表层到80 cm处呈降低趋势,有机质含量花湖纳若桥排水沟哈丘湖达水曲喜马拉也。不同区域的土壤水分特征曲线Van Genuchten模型参数差异显著,喜马拉也和达水曲区域的A和n值明显高于其余区域,土壤水分持水性能较弱。研究结合不同区域的土壤性质、水分及养分特性变化,对若尔盖未来湿地保护和管理的重点方向和区域进行指导和建议。     

川西北地区土壤侵蚀敏感性评价

川西北地区地处青藏高原东缘,是长江、黄河水系重要的水源涵养地,也是我国重要生态系统服务功能区。基于通用土壤流失方程(USLE),综合运用GIS和RS技术,根据川西北地区实际情况建立了土壤侵蚀敏感性评价指标体系,并分别选择降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形起伏度、沟壑密度和植被覆盖度5个因子,综合评价了川西北地区2000年与2015年土壤侵蚀敏感性等级情况。从两期评价结果来看,通过实施一系列生态保护与建设工程,研究区土壤侵蚀敏感性状况总体有所改善。研究成果可为该区域进一步规划与实施生态工程提供借鉴。     

Data assimilation using support vector machines and ensemble Kalman filter for multi-layer soil moisture prediction

Hybrid data assimilation (DA) is a method seeing more use in recent hydrology and water resources research. In this study, a DA method coupled with the support vector machines (SVMs) and the ensemble Kalman filter (EnKF) technology was used for the prediction of soil moisture in different soil layers: 0-5 cm, 30 cm, 50 cm, 100 cm, 200 cm, and 300 cm. The SVM methodology was first used to train the ground measurements of soil moisture and meteorological parameters from the Meilin study area, in East China, to construct soil moisture statistical prediction models. Subsequent observations and their statistics were used for predictions, with two approaches: the SVM predictor and the SVM-EnKF model made by coupling the SVM model with the EnKF technique using the DA method. Validation results showed that the proposed SVM-EnKF model can improve the prediction results of soil moisture in different layers, from the surface to the root zone.     

基于CCI资料与EnKF方法的单点土壤湿度同化

土壤湿度作为天气、农林业、水循环研究中重要的地球物理参数,对气候变化有重要影响。陆面数据同化发展较晚,研究集中在同化土壤/积雪的常规观测与遥感观测来提高土壤湿度廓线/雪水当量的估计精度。卫星遥感资料的同化是一个研究热点,同化遥感数据对提高土壤湿度估计精度有积极的作用。基于CLM4.0(Common Land Model 4.0)陆面过程模式,采用集合卡尔曼滤波(EnKF)同化方法,在美国内布拉斯加州地区的Clay Center、Red Cloud及Grand Island观测站点进行了3个单点同化实验,同化的观测数据是由CDF(Cumulative Distribution Function)技术匹配调整后的卫星遥感资料——CCI(Climate Change Initiative)数据,同化分析实验时间为2008年5月1日至2008年10月31日,利用站点实测数据对0~2cm土壤湿度的同化结果与间接受其同化影响10cm处的土壤湿度估计值进行了验证。结果表明:通过单点同化卫星遥感资料的方法可以提高表层土壤湿度的估计精度,并且受其同化影响,靠近同化层的土壤,其土壤湿度的估计精度也得到提高。     

基于GIS黄土丘陵沟壑区分布式侵蚀产沙模型的构建——以蛇家沟小流域为例

分布式侵蚀产沙模型是土壤侵蚀模型的重要发展方向,本研究将蛇家沟流域下垫面划分为5 ×5m的栅格,每个栅格内赋予相应的高程、坡度、地貌、土地利用等属性信息.根据流域DEM,确定流域的汇流方向、流路与汇流累积面积.在蛇家沟流域内采用“穷举算法”对SCS-CN模型的参数值进行校正.基于DEM、地貌、土地利用以及降雨等资料,利用黄土丘陵沟壑区良好的水沙关系,运用VB.NET+ARC ENGINE9.2+ SQLSERVER2000构建分布式侵蚀产沙模型.模型结构简单,输入参数比较少,利用求产流来求产沙,考虑了土地利用、汇流等因素具有一定的物理意义,并能达到一定的预报精度.其中产沙模型是建立在黄土丘陵沟壑区普遍的水沙关系基础上,通过校正水沙关系式系数及产流模型中的CN、λ值可在其它相似的小流域内使用.该研究可为黄土丘陵沟壑区水土保持治理效果评价提供依据.     

沟道截断对分布式土壤侵蚀学坡长提取的影响

地形是影响土壤侵蚀的重要因子,分布式土壤侵蚀学坡长是地形因子的重要参数。坡长与侵蚀过程相关,且受地形影响较大,在提取过程中,遇到沟道截断,坡长不再累计。由于沟头位置较难确定,通常沟道提取采用设置一定的汇水面积阈值来实现。然而,沟道对坡长提取结果的影响、不同阈值对坡长提取结果的影响、在无法确定沟头位置情况下如何更加合理地设置截断阈值等问题,亟待研究。本文以黄土高原县南沟和韭园沟流域DEM为数据源,对沟道引起的坡长截断进行对比分析。结果表明,沟道截断对坡长提取的平均值影响小于对坡长最大值的影响;不同区域对坡长的影响小于阈值设置的影响;黄土高原地区的沟道截断阈值可参考平均坡长降低的变化率为4%来设定。