基于反射率-植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法和应用技术

本发明专利技术属于地表蒸散发遥感估算技术领域，涉及基于反射率‑植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法和应用。该方法包括：获取目标区域在预设时间尺度的相关数据；确定基于反射率‑植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法的原理与定义，以及反射率‑植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化规律；根据长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据，确定反射率‑植被覆盖度二维空间的干湿边，构建反射率‑植被覆盖度的二维空间；根据扩展的P－T方程，以及构建的反射率‑植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化，确定与蒸发比相关的参数φ；基于所确定的参数φ，计算预设时间尺度的蒸散发。本发明专利技术对于准确地利用遥感手段获取地表蒸散发具有重要意义。

Evapotranspiration retrieval method and application based on reflectance-vegetation coverage two-dimensional space

The invention belongs to the technical field of remote sensing estimation of surface evapotranspiration, and relates to remote sensing inversion method and application of evapotranspiration based on two-dimensional space of reflectance and vegetation coverage. The method includes: acquiring relevant data of target area at preset time scale; determining the principle and definition of evapotranspiration remote sensing inversion method based on two-dimensional space of reflectance and vegetation coverage, and changing law of evaporation ratio in two-dimensional space of reflectance and vegetation coverage; and determining reflectance based on long time series remote sensing short-wave infrared reflectance data and vegetation coverage data. Based on the extended P-T equation and the change of evaporation ratio in the two-dimensional space of vegetation coverage, the parameters related to evaporation ratio are determined. Based on the parameters determined, the evapotranspiration on the preset time scale is calculated. The invention has important significance for accurately obtaining surface evapotranspiration by remote sensing means.

【技术实现步骤摘要】
基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法和应用
本专利技术属于地表蒸散发遥感估算
，具体而言，涉及一种基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法和应用。
技术介绍
蒸散发(Evapotranspiration，ET)是地表水循环与能量平衡的重要组成部分，决定了土壤－植被－大气系统中的水、热传输，其定量估算在水文学、气象学、农学、地学等学科研究中，都发挥着重要的作用。而遥感技术从技术性、经济性和实效性等方面来看，被认为是获得地球表面区域尺度蒸散发分布最有效的方法。目前，已发展的遥感蒸散发估算方法有一源模型、二源模型和地表温度－植被指数三角形/梯形模型。地表温度－植被指数三角形/梯形模型进行地表蒸散发的遥感估算，通常只需要遥感数据和少量气象数据作为输入，方法简单，已得到了广泛的应用。但是传统的地表温度－植被指数三角形/梯形模型具有以下局限性：(1)需要可见光与热红外相配套的数据，这样直接排除了没有热红外波段而只有可见光波段卫星遥感传感器的应用；(2)由于地表温度不仅受土壤含水量的影响，还受太阳辐射、空气温度、相对湿度和风速等气象要素的影响，故无法仅利用卫星单一过境数据或长时间序列数据开展地表温度－植被指数三角形/梯形模型的干边和湿边确定，而需要耗时进行每一天参数的计算和校准，限制了该方法的应用。有别于热红外地表温度数据，遥感短波红外波段的反射率数据，只与下垫面水分含量有关，不随周围大气参数的变化而变化，因此，利用遥感短波红外反射率数据构建方法可以克服上述传统方法的两个局限性。鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
本专利技术的第一目的在于提供一种基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，以克服上述问题或者至少部分地解决上述技术问题。本专利技术的第二目的在于提供一种所述的基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法在地表蒸散发研究领域中的应用。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供一种基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，所述方法包括以下步骤：获取目标区域在预设时间尺度的相关数据；确定基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法的原理与定义，以及反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化规律；根据长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据，确定反射率－植被覆盖度二维空间的干湿边，构建反射率－植被覆盖度的二维空间；根据扩展的Priestley－Taylor方程，以及所构建的反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化，确定与蒸发比相关的参数φ；基于所确定的参数φ，计算所述时间尺度的蒸散发。作为进一步优选技术方案，所述相关数据包括目标区域在预设时间尺度的气象数据、预设时间尺度的遥感反演地表净辐射和土壤热通量数据，以及长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据；优选地，所述气象数据包括空气温度数据、大气压强数据和相对湿度数据。作为进一步优选技术方案，基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法的原理与定义包括：通过解译长时间序列的遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据构建的梯形散点图，进行蒸散发的估算；所述方法由干边和湿边构成反射率－植被覆盖度特征空间的两个物理边界。作为进一步优选技术方案，所述反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化规律包括：所述方法中湿边像元处于潜在蒸发状态，蒸发比为最大值；所述方法中干边上的蒸散发主要来源于植被的蒸腾，干边上的蒸发比从0到最大值呈线性变化。作为进一步优选技术方案，根据所述长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据构成的二维空间散点图，确定所述二维空间的干湿边，构建反射率－植被覆盖度的二维空间，所述干湿边的公式为：STRd＝md+rd*Fr；STRw＝mw+rw*Fr；其中，STRd和STRw分别为干边和湿边上短波红外转换反射率，表达式为STR＝(1-R)2/(2R)，R为短波红外反射率；md和mw分别为极干裸土和极湿裸土处短波红外转换反射率；rd和rw分别为极干全植被覆盖区域(表层土壤水分为0，但根区土壤水分无亏缺)和极湿全植被覆盖区域短波红外转换反射率与对应裸土处短波红外转换反射率的差值；Fr(Fractioncover)为植被覆盖度。作为进一步优选技术方案，所述扩展的Priestley－Taylor方程的表达式如下：其中，LE(Latentheatflux)为潜热通量，φ为考虑空气动力学阻抗作用的综合参数，Rn为地表净辐射，G为土壤热通量，Δ为饱和水汽压曲线斜率，γ为干湿球常数。作为进一步优选技术方案，根据蒸发比的定义，蒸发比与参数φ的关系为：其中，EF(EvapotranspirationFraction)为蒸发比，φ为考虑空气动力学阻抗作用的综合参数，Δ为饱和水汽压曲线斜率，γ为干湿球常数。作为进一步优选技术方案，参数φ的确定是通过在梯形空间中双线性插值得到，具体步骤包括：假定湿边上φ值随着植被覆盖度的变化而保持不变，一直为最大值φmax，i；假定干边最干燥裸土像元的φ值为全局最小值φmin，干边上φ值随着像元的植被覆盖度的增加而线性增加；假定在某一给定像元的植被覆盖度情况下，φ值随着短波红外转换反射率STR(ShortwaveTransformedReflectivity)的增加而从φmin，i到φmax，i线性增加；优选地，在特征空间内任一像元(Fr，STR)的φ值计算公式为：φmin,i＝1.26*Fr；φmax,i＝φmax＝1.26；其中，STRd和STRw分别为干边和湿边上短波红外转换反射率，STR为待计算像元的短波红外转换反射率，φmin，i为植被覆盖度等于Fr时对应的φ最小值，φmax，i为植被覆盖度等于Fr时对应的φ最大值，Fr为植被覆盖度。作为进一步优选技术方案，基于所确定的参数φ，以及所述时间尺度的气象数据、遥感反演地表净辐射和土壤热通量数据，利用扩展的Priestley－Taylor方程计算所述时间尺度的蒸散发。根据本专利技术的另一个方面，本专利技术提供一种以上所述的基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法在地表蒸散发研究领域中的应用。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术的基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，可以利用遥感手段准确获取目标时间尺度的地表蒸散发，该方法利用地表短波红外反射率只与土壤状况有关，而不受大气状况影响的特征，可利用长时间序列的短波红外反射率和植被覆盖度数据构建唯一的一个二维特征空间，准确确定二维空间的干湿边，从而避免了仅利用所述时间尺度数据确定干湿边时，每个时间尺度数据均各自构成一个二维特征空间，由于所述时间尺度参数的计算和校准而造成的干湿边确定的不确定性。同时本专利技术也避免了传统的地表温度－植被指数三角形/梯形模型中的以下局限性：(1)需要可见光与热红外相配套的数据，直接排除了没有热红外波段而只有可见光波段卫星传感器的应用；(2)由于地表温度不仅受土壤含水量的影响，还受太阳辐射、空气温度、相对湿度和风速等气象要素的影响，故无法仅利用卫星单一过境数据或长时间序列数据开展地表温度－植被指数三角形/梯形模型的干边和湿边确定，而需要耗时进行每一天参数的计算和校准，限制了该方法的应用。本专利技术对于准确地利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取目标区域在预设时间尺度的相关数据；确定基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法的原理与定义，以及反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化规律；根据长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据，确定反射率－植被覆盖度二维空间的干湿边，构建反射率－植被覆盖度的二维空间；根据扩展的Priestley－Taylor方程，以及所构建的反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化，确定与蒸发比相关的参数φ；基于所确定的参数φ，计算所述时间尺度的蒸散发。

【技术特征摘要】
1.一种基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取目标区域在预设时间尺度的相关数据；确定基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法的原理与定义，以及反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化规律；根据长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据，确定反射率－植被覆盖度二维空间的干湿边，构建反射率－植被覆盖度的二维空间；根据扩展的Priestley－Taylor方程，以及所构建的反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化，确定与蒸发比相关的参数φ；基于所确定的参数φ，计算所述时间尺度的蒸散发。2.根据权利要求1所述的基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，其特征在于，所述相关数据包括目标区域在预设时间尺度的气象数据、预设时间尺度的遥感反演地表净辐射和土壤热通量数据，以及长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据；优选地，所述气象数据包括空气温度数据、大气压强数据和相对湿度数据。3.根据权利要求1所述的基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，其特征在于，基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法的原理与定义包括：通过解译长时间序列的遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据构建的梯形散点图，进行蒸散发的估算；所述方法由干边和湿边构成反射率－植被覆盖度特征空间的两个物理边界。4.根据权利要求3所述的基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，其特征在于，所述反射率－植被覆盖度二维空间中蒸发比的变化规律包括：所述方法中湿边像元处于潜在蒸发状态，蒸发比为最大值；所述方法中干边上的蒸散发主要来源于植被的蒸腾，干边上的蒸发比从0到最大值呈线性变化。5.根据权利要求1所述的基于反射率－植被覆盖度二维空间的蒸散发遥感反演方法，其特征在于，根据所述长时间序列遥感短波红外反射率数据和植被覆盖度数据构成的二维空间散点图，确定所述二维空间的干湿边，构建反射率－植被覆盖度的二维空间，所述干湿边的公式为：STRd＝md+rd*Fr；STRw＝mw+rw*Fr；其中，STRd和STRw分别为干边和湿边上短波红外转换反射率，表达式为STR＝(1-R)2/(2R)，...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐荣林，姜亚珍，李召良，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11