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。     

基于遥感的地表蒸散发研究进展

地表蒸散发是整个生物圈、大气圈和水圈中水分循环和能量传输的重要控制因素。遥感技术的应用使得区域尺度的蒸散发估算成为可能,并在过去的几十年中快速发展。研究对遥感蒸散发估算进行了总结与归纳,在此基础上展望了今后的发展方向,明确指出了遥感蒸散发未来研究的突破点及发展方向。提出未来应加强蒸散发尺度效应、夜间蒸散发、不同蒸散发产品的统一真实性检验、国产卫星数据的使用、更高时空分辨率产品的研发以及机器学习在遥感蒸散发产品中的应用。     

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。     

多云雾地区高时空分辨率植被覆盖度构建方法研究

针对多云雾地区高时空分辨率数据缺乏现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法.首先,通过时空适应反射率融合模型(STARFM)有效地将TM 的较高空间分辨率与MODIS的高时间分辨率融合在一起,构建了研究区植被生长峰值阶段的NDVI数据;然后,以植被生长峰值阶段的NDVI为输入,基于地表覆被类型,综合应用等密度和非密度亚像元模型对研究区的植被覆盖度进行估算.结果表明:①即使数据源存在大量的云雾,且存在一定的时相差异,研究区植被覆盖度的估算结果过渡自然,不存在明显的不接边效应;②以植被生长峰值阶段的NDVI数据为输入进行植被覆盖度估算,有效拉开了同一地表覆被类型不同覆盖度像元的NDVI梯度,提高了亚像元估算模型对输入数据的抗扰动性;③基于地表覆被类型,应用亚像元混合模型,能够提高植被覆盖度的估算精度.经野外实测数据验证,总体约８５％的估算精度表明,针对高时空分辨率遥感数据缺乏的多云雾区域,本研究提出的方法能够实现区域尺度植被覆盖度数据的构建.     

基于GLASS数据的青藏高原2001—2018年蒸散发时空变化分析

准确认知青藏高原蒸散发时空变化特征,为当地可持续农业的水资源规划及理解高原气候变化具有重要现实意义。研究基于GLASS陆表潜热通量产品,采用Mann-Kendall趋势分析方法,结合青藏高原生态地理分区方案,分析了2001—2018年青藏高原蒸散发的时空变化特征及其与气温、降水和植被的关系。结果表明：(1)GLASS ET产品可以较好地表征青藏高原蒸散发的时空分布特征;(2)青藏高原多年平均蒸散发为296.52 mm,整体上呈现出东南高西北低的空间格局,其中东喜马拉雅南翼最高（690.94 mm）,柴达木盆地最低（163.47 mm）;(3)近18 a来,青藏高原蒸散发年际变化呈波动性上升,只有东喜马拉雅南翼在下降;(4)研究期间,青藏高原蒸散发以显著性增长趋势为主,占47.44%,主要位于高原东部边缘和中西部腹地,呈显著性减小趋势的地区占3.82%,主要集中于东喜马拉雅南翼;(5)蒸散发的空间分布在干旱区与气温呈负相关,在湿润区呈正相关,与降水空间格局总体呈正相关;(6)蒸散发与NDVI的空间分布呈较好的正相关,与NDVI的变化趋势相关性较为复杂,大部分呈正相关,小部分呈负相关。     

基于SMOS、SMAP数据的青藏高原季风及植被生长季土壤水分长消特征研究

青藏高原地理位置特殊、环境特征显著,是地球系统作用的关键参与和决策者。利用大尺度的星载微波遥感数据开展其土壤水分研究,不仅能为理解典型地区对全球水、气、能、热交互机制的量化影响提供理论支持,还能够为证实遥感数据的可靠性提供实践依据。以SMOS(2011—2020)和SMAP(2016—2020)卫星土壤水分数据为主,以ISMN实测数据、GPCP降水数据、MOD16A2蒸散发数据、C3S地表类型数据为辅,利用土壤水分(年均值,■与时间之间的相关系数(R_xt),研究青藏高原土壤水分在季风及植被生长季(7—9月)的时空分布及长消特征;进而利用偏相关系数(R_xy,z),初步分析了土壤水分与降水和蒸散发的耦合关系。结果显示,青藏高原土壤水分在时间上呈现先减(2011—2015年)后增(2015—2018年)随后波动变化(2018—2020年)的趋势,在空间上呈现自西北向东南逐渐升高的趋势;大部分地区的土壤水分与降水的耦合表现强于蒸散发;SMOS和SMAP对青藏高原土壤水分时空特征的捕捉具有较高的一致性。     

基于TESEBS模型估算高原地区地表蒸散发

为检验TESEBS(Topographical Enhanced Surface Energy Balance System)模型在高原地区的适用性,利用2014年高原9个站点的实测资料对TESEBS模型进行适用性检验,鉴于模型估算的感热通量偏差较大,提出利用地表温度—植被指数(LST-NDVI)特征空间法来确定蒸散发率,并将模型估算的卫星过境时刻瞬时蒸散发与实测值进行比较。结果表明:TESEBS模型估算高原不同下垫面的蒸散发与实测值之间的偏差较大;利用LST-NDVI特征空间法确定蒸散发率能很好地改善模型对蒸散发的估算精度,相关系数从0.65提高至0.83,均方根误差从144减小至80 W·m~(-2),相对误差从67%减小至39%。特征空间法引入后,TESEBS模型估算的地表蒸散发明显小于原模型的估算结果,且模型给出的研究区地表蒸散发分布特征与植被指数NDVI的分布特征相一致。     

地表蒸散发遥感产品比较与分析

蒸散发遥感估算与其他定量遥感反演参数相比存在算法复杂,环节多,输入参数多,不确定性来源多等不利因素,因而造成蒸散发遥感产品成熟度较低,产品较少,不能满足高时空分辨率、高精度、实时获取等应用需求的问题.从蒸散发遥感产品角度出发,选择目前国内外较为常用和知名的蒸散发遥感产品,系统分析了各产品的实际蒸散发估算模型方法、阻抗的...     

多源遥感数据土地覆被空间尺度效应探讨

鉴于目前土地覆被空间尺度效应的探讨大多集中于低空间分辨率数据,而对中高分辨率数据却鲜有研究的情况,基于3景中高分辨率(2.5m、10m和30m)的同区域同时相遥感数据的土地覆被分类图,从土地覆被空间一致性、土地覆被空间信息转移、土地覆被空间格局变化3方面进行了空间尺度效应探讨。研究表明,不同空间分辨率影像上反映的区域土地覆被空间格局在宏观上是一致的,但构成各个土地覆被类型斑块的边界、形状和数量随着空间分辨率的转换发生了变化;土地覆被类型的空间信息转移趋势取决于构成该土地覆被类型的斑块的形状、大小和空间分布情况;随着空间分辨率的降低,各个土地覆被类型逐渐趋于完整,斑块的狭长程度和边界的复杂程度逐渐降低。     

陇东黄土高原土地覆被变化的驱动力及生态环境效应

通过G IS空间分析,揭示了黄土高原生态脆弱区土地覆被和水土流失的时空分异特征。陇东地区土地覆被动态变化表现为丘陵区耕地、林地与草地的大互换,和在塬区建设用地大量占用优质耕地、林草地等土地覆被类型,这种变化使区域生态环境系统的功能发生退化。分析发现,该区土地覆被变化的驱动力主要有:脆弱的生态环境是生态环境恶化的自然环境背景;人口压力和经济发展落后是生态环境系统安全状态恶化的社会经济背景因素;对自然资源的不合理利用是生态环境恶化的直接人为因素。     

基于深度神经网络联合AMSR2和MODIS数据估算全球蒸散发研究

地表蒸散发（ET）是水循环和能量循环的关键组成部分,具有极其重要的应用价值。研究旨在发展一种可靠且高效的深度神经网络（DNN）模型,基于MODIS可见光数据、微波AMSR2亮度温度和数字高程DEM,实现全天候全球高分辨率每日ET的估算。利用FLUXNET和AmeriFlux通量网6种代表性土地覆盖类型的148个站点观测数据来训练和验证DNN模型,结果表明：DNN模型可以有效建立卫星数据（MODIS、AMSR2数据）与ET之间的关系;6种地类的ET估算结果验证的平均绝对误差（MAE）为0.16—0.63 mm/d,均方根误差（RMSE）为0.27—0.89 mm/d,除裸地的决定系数（R2）为0.37以外,其他地类的R2均>0.7。通过对比模型估算的ET与MOD16A2和GLEAM的ET产品,结果表明3种产品的ET空间分布特征相似,ET值非常接近,估算得到的全球2020年日均ET为0—4 mm/d。     

2000—2018年黄河上中游地区蒸散发年际时空变化及其影响因素分析

黄河流域水资源匮乏且生态系统脆弱,明晰气候与下垫面变化对蒸散发（ET）时空变化的影响机制对于未来黄河流域水资源优化配置与生态建设规划均具有重要意义。基于实测降雨、径流量和GRACE产品数据,利用线性加权融合方法对5种全球ET产品进行融合。利用去趋势法、多元线性回归、全微分和残差法定量计算ET对降雨（Pre）、温度（Temp）、日照时数（SD）、饱和水汽压差（VPD）、风速（WS）和植被叶面积指数（LAI）的敏感性系数,定量分析了各气象要素、植被和其他要素（微地形变化和农业灌溉等）对ET变化趋势的贡献作用。结果表明：(1)与验证精度最高的GLDAS＿CLSM相比,融合ET均方根误差和平均相对误差分别减小12.8 mm和2.2%。2000—2018年黄河上中游ET净增长率为3.82 mm/a,头道拐—龙门区间ET增长率最大（6 mm/a）。(2)植被LAI显著增加导致上中游区ET趋势增加2.49 mm/a。各气象要素的变化趋势与ET对其敏感性系数的空间异质性共同决定了气象要素对ET的影响作用空间分布,5个气象要素对ET总体趋势的净影响量均为正值,其中温度影响作用最大（0.33 mm/a）。...     

结合遥感和统计数据的家畜分布网格化方法研究

家畜的空间分布对于粮食安全、农业社会经济、环境影响评估和人畜共患病的研究等方面至关重要。选取甘肃省作为典型研究区,以羊为研究对象,基于随机森林回归算法构建了融合遥感数据和统计数据的家畜分布网格化估算模型,获得甘肃省1 km×1 km尺度上羊的空间分布信息。结果表明：基于随机森林回归的家畜分布网格化估算模型,结合了遥感数据和统计数据的优势,可以较准确地估算1 km×1 km尺度上家畜的空间分布情况,估算结果与统计数据之间的相关系数（R）达到0.88,均方根误差（RMSE）为0.24,相对均方根误差（RRMSE）为15.1%。甘肃省的羊主要分布在河西走廊戈壁区、甘南高原草原草甸区、黄土高原丘陵区的西南部以及黄土高原沟壑区的北部。对羊的空间分布影响较大的环境因子依次是：耕地百分比、海拔、地表温度和坡度。     

蒸散发遥感反演产品应用关键问题浅议

陆地蒸散发精确测算是地球系统和全球变化研究的薄弱环节与难点.遥感提供的蒸散发产品极大地推动了相关领域的研究,但蒸散发遥感产品种类多、反演理论涉及水文学与遥感科学,不仅影响初涉该领域的用户选择产品,且无视数据物理含义、简单拿来主义式的应用可能导致不合理的分析结果,影响科学问题深入研究.基于MODIS、GLEAM等6种长时...     

缅甸土地覆被遥感制图和空间格局分析

在“一带一路”倡议框架下,中缅经济走廊逐步从概念转入实质规划建设阶段,了解和掌握缅甸土地覆被的空间格局和分布特征对于合理开发利用资源、制定务实的经济廊道建设规划具有重要的战略意义。利用Landsat-8 OLI遥感影像数据,基于多分类器集成的面向对象迭代分类方法（OIC-MCE）,生产了缅甸2015年30 m分辨率土地覆被产品（MyanmarLC-2015）。采用Google Earth高分辨率影像获取验证样本用于产品精度验证,验证结果表明：MyanmarLC-2015产品的总体分类精度为89.05%,Kappa系数为0.87,各类别的用户精度和制图精度均超过72%,能够准确地反映缅甸土地覆被类型的空间格局。根据产品统计,林地是缅甸面积最大的土地覆被类型,占国土面积56.15%,以常绿阔叶林为主,占林地面积83.57%。耕地面积次之,占国土面积27.01%。地形因子对缅甸土地覆被类型空间分布格局有显著的影响,随着海拔升高,呈现出按如下顺序的垂直地带性特征：森林湿地、水田、旱地、落叶灌木林、落叶阔叶林、常绿灌木林、常绿阔叶林、常绿针叶林。从植被生产力的角度来看,缅甸东部、东北部和东南部植...     

Estimation of daily actual evapotranspiration from remotely sensed data under complex terrain over the upper Chao river basin in North China

Daily actual evapotranspiration over the upper Chao river basin in North China on 23 June 2005 was estimated based on the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), in which the parameterization schemes for calculating the instantaneous solar radiation and daily integrated radiation were improved by accounting for the variations in slope and azimuth of land surface and terrain shadow in mountainous areas. The evapotranspiration (ET) estimated from satellite data in this study for the whole watershed ranges from 0 mm to 7.3 mm day^?1 with a mean of 3.4 mm day^?1, which was validated by Penman–Monteith approaches for water body and paddy land. The comparison of ET estimates for a wide range of land cover types reflected distinct mechanisms of energy partition and water removal of various land cover types, showing differences in the spatial distribution pattern of ET, which could be not only the reflection but also the driving force of advection and local circulation that may violate the surface energy balance equation in the vertical direction. The spatial variation in daily solar radiation and ET estimates under the complex terrain of forest land were elaborated and evaluated by exploring the relationship between ET estimates and elevations for wood land and grass land. In addition, the utility and limitations of SEBAL's applicability to watersheds with various land cover types and complex terrain were analysed.     

Sensitivity of landscape metrics to pixel size

Analysis of diversity and evenness metrics using land cover data are becoming formalized in landscape ecology. Diversity and evenness metrics are dependent on the pixel size (scale) over which the data are collected. Aerial photography was interpreted for land cover and converted into four raster data sets with 4, 12, 28, and 80m pixel sizes, representing pixel sizes up to that available on Landsat-MSS. Analysis of covariance was used to determine the effect of changing pixel size on landscape metrics. The results indicate that landscape metrics should not be dramatically affected by the change in pixel size up to 80m, provided that identical land cover classifications could be generated by sensors with different spatial resolving powers (e.g. Landsat-TM and MSS).     

Evapotranspiration estimation in the Yellow River Basin,China using integrated NDVI data

It is important to estimate land surface evapotranspiration (ET) for water resources evaluation, drought monitoring and crop production simulation. In this paper, a relationship between annual ET, integrated Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Relative Moisture Index (RMI) was established. Based on this relationship, the spatial distribution and dynamic change of annual ET were estimated for the Yellow River Basin, China from 1982 to 2000. Our analyses involved the use of integrated NDVI data, monthly mean air temperature, and precipitation. Our results showed that the integrated AVHRR NDVI can be used to effectively estimate annual ET in the Yellow River Basin, with an accuracy over 90% for the whole basin.     

Snow Cover Change Analysis within the Year of Typical Area in Tianshan Mountains

Using the observation snow cover data from Landsat TM and ETM+ from January 2000 to May 2001, the inter annual temporal and spatial characteristics of snow cover over middle Tianshan mountains are analyzed. Combining with digital elevation model (DEM) data, the distribution of snow cover in different terrain conditions and different altitude per-month are acquired. After analyzing the spatial distribution and temporal variation regulation of snow cover, it comes to a conclusion that the snow cover within year is correlated with altitude, aspect and slope. On the whole, the ratio of snow cover within year increases when the altitude increases and it decreases when the slope increases. The average height of snow cover boundary is high in summer and autumn but low in spring and winter. The difference of snow cover in aspect west and east is obvious in certain times, but the difference is less than that of the aspect north and south. This study provides a scientific support for utilization of water resource and the research of climate and environment in Tianshan Mountains.