一种地表蒸散发降尺度方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种地表蒸散发降尺度方法及装置，方法包括：获取目标区域的气象数据和初始遥感影像数据，根据初始遥感影像数据获得目标区域的低空间分辨率影像中各像元的遥感数据以及高空间分辨率影像中各像元的遥感数据；根据气象数据和低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标，该土壤水分亏缺程度表征指标具有空间尺度不变性；利用气象数据、高空间分辨率影像中各像元的遥感数据和土壤水分亏缺程度表征指标计算高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据。本申请利用土壤水分亏缺程度表征指标的空间尺度不变性将低空间分辨率的地表蒸散发数据转化为高空间分辨率，实现地表蒸散发的降尺度。

A Method and Device for Reducing Scale of Surface Evapotranspiration

【技术实现步骤摘要】
一种地表蒸散发降尺度方法及装置
本申请涉及地表遥感
，具体而言，涉及一种地表蒸散发降尺度方法及装置。
技术介绍
蒸散发，包括土壤蒸发和植被蒸腾，是地球表层能量交换的主要过程，也是水循环中最重要的分量之一，热红外遥感数据结合数学模型是获取地表蒸散发的有效手段。获取热红外遥感影像的传感器根据分辨率的不同可分为两类，一类为高空间、低时间分辨率，另一类为低空间、高时间分辨率，现有的获得地表蒸散发的数学模型需要依赖于地表温度的输入，而受限于热红外传感器的制约，获得的地表温度的空间分辨率往往较低，因此模型在低空间分辨率的地表温度的输入下仅能获得低空间分辨率的地表蒸散发数据而无法获得高空间分辨率的地表蒸散发。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种地表蒸散发降尺度方法及装置，基于土壤水分亏缺程度表征指标在低空间分辨率影像与高空间分辨率影像中相同的特点，计算获得高空间分辨率的地表蒸散发。第一方面，本申请实施例提供了一种地表蒸散发降尺度方法，所述方法包括：获取目标区域的气象数据和初始遥感影像数据，根据所述初始遥感影像数据获得所述目标区域的低空间分辨率影像中各像元的遥感数据以及高空间分辨率影像中各像元的遥感数据；根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标，其中，所述低空间分辨率影像中任一像元的土壤水分亏缺程度表征指标与高空间分辨率影像中对应像元的土壤水分亏缺程度表征指标相同；利用所述气象数据、所述高空间分辨率影像中各像元的遥感数据和所述土壤水分亏缺程度表征指标计算所述高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据。在上述方案中，由于低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度与高空间分辨率影像中对应像元的土壤水分亏缺程度可以视为相同，那么基于这一表征指标可以将不同空间分辨率的遥感数据联系起来，进行转化，从而能够将大尺度、低空间分辨率的地表蒸散发数据转化为小尺度、高空间分辨率的数据，进而获得高空间分辨率的地表蒸散发数据。在第一方面的一种可能的实施方式中，所述气象数据包括近地面大气压强及近地面大气温度，所述遥感影像数据包括低空间分辨率影像中各像元的归一化植被指数、地表净辐射、土壤热通量及地表蒸散发数据，以及高空间分辨率影像中各像元的归一化植被指数、地表净辐射及土壤热通量。在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标，包括：通过如下公式计算低空间分辨率影像中各像元的蒸发比EFc：其中，LEc、Rn,c和Gc分别为低空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据、地表净辐射和土壤热通量；根据蒸发比EFc计算低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标SMc：其中，Δ为饱和水汽压对温度的斜率，γ为干湿球常数，φmax,c和φmin,c分别为低空间分辨率影像中各像元的最大Priestley-Taylor系数和最小Priestley-Taylor系数，Δ与γ通过所述气象数据获得。在第一方面的一种可能的实施方式中，所述计算所述高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据，包括：通过如下公式计算高空间分辨率影像中各像元的蒸发比EFf：其中，SMf为高空间分辨率影像的土壤水分亏缺程度表征指标，φmax,f和φmin,f分别为高空间分辨率影像各像元的最大Priestley-Taylor系数和最小Priestley-Taylor系数，SMf＝SMc；根据蒸发比EFf计算高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据LEf：LEf＝EFf×(Rn,f-Gf)其中，Rn,f、Gf分别为高空间分辨率影像的地表净辐射和土壤热通量。由于本实施例认为，不同空间分辨率影像中每一对应的像元表征出的土壤水分亏缺程度可以视为相同，也即SMf＝SMc，且由于土壤水分亏缺程度与蒸发、散发过程相关，因此其表征指标可与蒸发比之间进行相互计算，因而能够实现从低空间分辨率的地表蒸散发到蒸发比，再到土壤水分亏缺程度表征指标，最后预测出高空间分辨率的地表蒸散发的降尺度过程，同时，从上述的两个可能的实施方式中可以看出，本申请提供的降尺度方法模型简单，所需输入数据也较少，具有一定的实用性和可操作性。在第一方面的一种可能的实施方式中，在根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标之前，所述方法还包括：分别计算高空间分辨率影像和低空间分辨率影像中各像元的植被覆盖度：其中，Fv为各像元的植被覆盖度，NDVI为各像元的归一化植被指数，NDVImin和NDVImax分别为裸土对应的最小NDVI以及全植被覆盖对应的最大NDVI；根据所述植被覆盖度计算各像元的最大Priestley-Taylor系数φmax和最小Priestley-Taylor系数φmin，其中，φmin＝1.26×Fv，φmax＝1.26。第二方面，本申请实施例提供了一种地表蒸散发降尺度装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标区域的气象数据和初始遥感影像数据，根据所述初始遥感影像数据获得所述目标区域的低空间分辨率影像中各像元的遥感数据以及高空间分辨率影像中各像元的遥感数据；指标计算模块，用于根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标，其中，所述低空间分辨率影像中任一像元的土壤水分亏缺程度表征指标与高空间分辨率影像中对应像元的土壤水分亏缺程度表征指标相同；降尺度模块，用于利用所述气象数据、所述高空间分辨率影像中各像元的遥感数据和所述土壤水分亏缺程度表征指标计算所述高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据。上述装置利用土壤水分亏缺程度表征指标能够实现地表蒸散发从低空间分辨率到高空间分辨率的转化，从而能够获得高空间分辨率的地表蒸散发数据，弥补了现有的数学模型无法获得高空间分辨率的蒸散发数据的空白。在第二方面的一种可能的实施方式中，所述指标计算模块具体用于：通过如下公式计算低空间分辨率影像中各像元的蒸发比EFc：其中，LEc、Rn,c和Gc分别为低空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据、地表净辐射和土壤热通量；根据蒸发比EFc计算低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标SMc：其中，Δ为饱和水汽压对温度的斜率，γ为干湿球常数，φmax,c和φmin,c分别为低空间分辨率影像中各像元的最大Priestley-Taylor系数和最小Priestley-Taylor系数，Δ与γ通过所述气象数据获得。在第二方面的一种可能的实施方式中，所述降尺度模块具体用于：通过如下公式计算高空间分辨率影像中各像元的蒸发比EFf：其中，SMf为高空间分辨率影像的土壤水分亏缺程度表征指标，φmax,f和φmin,f分别为高空间分辨率影像各像元的最大Priestley-Taylor系数和最小Priestley-Taylor系数，SMf＝SMc；根据蒸发比EFf计算高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据LEf：LEf＝EFf×(Rn,f-Gf)其中，Rn,f、Gf分别为高空间分辨率影像的地表净辐射和土壤热通量。在第二方面的一种可能的实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地表蒸散发降尺度方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的气象数据和初始遥感影像数据，根据所述初始遥感影像数据获得所述目标区域的低空间分辨率影像中各像元的遥感数据以及高空间分辨率影像中各像元的遥感数据；根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标，其中，所述低空间分辨率影像中任一像元的土壤水分亏缺程度表征指标与高空间分辨率影像中对应像元的土壤水分亏缺程度表征指标相同；利用所述气象数据、所述高空间分辨率影像中各像元的遥感数据和所述土壤水分亏缺程度表征指标计算所述高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据。

【技术特征摘要】
1.一种地表蒸散发降尺度方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的气象数据和初始遥感影像数据，根据所述初始遥感影像数据获得所述目标区域的低空间分辨率影像中各像元的遥感数据以及高空间分辨率影像中各像元的遥感数据；根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标，其中，所述低空间分辨率影像中任一像元的土壤水分亏缺程度表征指标与高空间分辨率影像中对应像元的土壤水分亏缺程度表征指标相同；利用所述气象数据、所述高空间分辨率影像中各像元的遥感数据和所述土壤水分亏缺程度表征指标计算所述高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气象数据包括近地面大气压强及近地面大气温度，所述遥感影像数据包括低空间分辨率影像中各像元的归一化植被指数、地表净辐射、土壤热通量及地表蒸散发数据，以及高空间分辨率影像中各像元的归一化植被指数、地表净辐射及土壤热通量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标，包括：通过如下公式计算低空间分辨率影像中各像元的蒸发比EFc：其中，LEc、Rn,c和Gc分别为低空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据、地表净辐射和土壤热通量；根据蒸发比EFc计算低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标SMc：其中，Δ为饱和水汽压对温度的斜率，γ为干湿球常数，φmax,c和φmin,c分别为低空间分辨率影像中各像元的最大Priestley-Taylor系数和最小Priestley-Taylor系数，Δ与γ通过所述气象数据获得。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据，包括：通过如下公式计算高空间分辨率影像中各像元的蒸发比EFf：其中，SMf为高空间分辨率影像的土壤水分亏缺程度表征指标，φmax,f和φmin,f分别为高空间分辨率影像各像元的最大Priestley-Taylor系数和最小Priestley-Taylor系数，SMf＝SMc；根据蒸发比EFf计算高空间分辨率影像中各像元的地表蒸散发数据LEf：LEf＝EFf×(Rn,f-Gf)其中，Rn,f、Gf分别为高空间分辨率影像的地表净辐射和土壤热通量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述气象数据和所述低空间分辨率影像中各像元的遥感数据计算所述低空间分辨率影像中各像元的土壤水分亏缺程度表征指标之前，所述方法还包括：分别计算高空间分辨率影像和低空间分辨率影像中各像元的植被覆盖度：其中，Fv为各像元的植被覆盖度，NDVI为各像元的归一化植被指数，NDVImin和NDVImax分别为裸土对应的最小NDVI以及全植被覆盖对应的最大NDVI；根据所述植被覆盖度计算各像元的最大Priestley-Ta...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐荣林，王桐，李召良，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11