一种基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法技术

本发明专利技术提出一种基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法，特别是结合遥感短波红外波段信息构建了可刻画下垫面水分变化特征的光学指数，基于提出的光学指数构建了区域蒸散发的参数化模型。本发明专利技术提出的遥感蒸散模型构建方法可改进传统蒸散发参数化模型对下垫面土壤水分状况考虑不足的问题，可提高干旱区蒸散发模型在干旱区的估算精度。本发明专利技术可服务于农业灌区管理、农业用水效率评估、区域生态环境修复、农业节水、区域人类取用水活动影响评估、灌区现代化管理等方面的应用领域。现代化管理等方面的应用领域。现代化管理等方面的应用领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法


[0001]本专利技术属于定量遥感和水资源基础研究
，具体为一种基于短波红外遥感蒸散模型的构建方法，特别是结合遥感短波红外波段信息构建了可刻画下垫面水分变化特征的光学指数，基于提出的光学指数构建了区域蒸散发的参数化模型。本专利技术可服务于农业灌区水资源管理、农业用水效率评估、区域生态环境修复、农业节水、区域人类取用水活动影响评估、灌区现代化管理等方面的应用领域。

技术介绍

[0002]卫星遥感是获取非均匀下垫面辐射和能量平衡信息的重要手段，被广泛用于区域蒸散发的反演和模拟研究之中。随着卫星遥感技术的进步和定量遥感模型的发展，基于地表能量平衡的遥感蒸散模型和基于地表导度参数化的蒸散模型被广泛应用于区域蒸散的估算研究之中。(1)基于地表能量平衡的遥感蒸散模型主要包括单层和双层模型。剩余阻抗参数化的可靠性和适用性仍然是单层模型应用的最大障碍，目前仍然没有适用于不同条件的剩余阻抗参数化方法。双层模型方法涉及复杂的阻抗网络计算，阻抗网络不合理的参数化常会导致蒸散估算存在较大误差。此外，由于基于地表能量平衡模型方法需结合卫星过境瞬时的地表温度，估算结果为瞬时蒸散发值。因此，基于地表能量平衡的遥感蒸散模型还需要结合时间尺度扩展方法进行日、月尺度的扩展。基于地表能量平衡的遥感蒸散模型的应用主要受制于地表温度的可获得性。由于受到云、雾等天气因素的影响，地表温度的获取往往存在困难，在一定程度限制了此类模型方法的应用。(2)基于地表导度参数化的蒸散模型得到了广泛的应用，全球和区域蒸散产品被相关单位生产和发布。但相关研究表明地表导度参数化模型对蒸散发的估算存在较大偏差，特别是土壤蒸发的估算误差较大，这与模型方法对土壤水分控制因子和土壤蒸发的刻画不足密切相关。土壤蒸发的估算与土壤水分动态密切相关。目前，基于地表导度参数化的蒸散模型土壤水分控制因子的参数化通常使用结合空气相对湿度的经验性参数化方法、前期累计降水量法和土壤水分动态模拟法。但这些方法在刻画干旱区的土壤水分动态存在明显不足。虽然基于地表导度参数化的蒸散模型取得了显著进展，但在实现极端干旱区蒸散估算方面仍然有待改进。由于不能有效的刻画下垫面土壤水分的动态变化，特别是干旱区季节性河流的土壤水分动态变化特征，地表导度参数化蒸散模型在估算干旱区的蒸散发上存在明显不足。
[0003]综上，目前，基于地表能量平衡的遥感蒸散模型受到云、雾等天气因素的影响，地表温度的获取往往存在困难，在一定程度限制了此类模型方法的应用。基于地表导度参数化的蒸散模型土壤水分控制因子的参数化方法在刻画干旱区的土壤水分动态存在明显不足。

技术实现思路

[0004]针对上述技术缺陷，特别是目前基于遥感的区域蒸散发估算存在的严重不足的问题，本专利技术提出一种基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法，结合遥感短波红外波段信息
构建了可刻画下垫面水分变化特征的光学指数，基于提出的光学指数构建了区域蒸散发的参数化模型。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0005]一种基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法，包括以下步骤：
[0006]步骤1、研究区基础资料、气象驱动及土地利用数据收集：包括研究区的地理位置及边界、研究区的主要农作物种植情况及主要农作物的物候期、研究区内的气象站网观测资料或中国气象局陆面数据同化系统驱动数据集；
[0007]步骤2、研究区卫星遥感数据收集与处理：根据研究需要收集研究区光学卫星遥感数据，所述光学卫星遥感数据包含短波红外波段，短波红外波谱范围为1.3
‑
3.0μm；光学遥感数据预处理包括辐射定标和大气校正；
[0008]步骤3、研究区遥感地表参数的计算：包括地表反照率、植被指数、全球植被水分指数、叶面积指数、植被覆盖度的计算；
[0009]步骤4、遥感地表参数时空重建：采用线性内插法进行时间序列重建，使用时空重建方法可对地表反照率、植被指数、全球植被水分指数、叶面积指数、植被覆盖度进行重建，生成时空连续的区域地表参数；
[0010]步骤5、气象要素场生成：基于步骤1收集的研究区气象站网观测资料或中国气象局陆面数据同化系统驱动数据集，进一步基于最近邻方法插值法生成和遥感数据分辨率一致的气象驱动数据；
[0011]步骤6、植被高度计算：植被高度计算结合重建后的NDVI进行计算：
[0012]h＝h
min
+(h
max
－h
min
)/(NDVI
veg
－NDVI
soil
)*(NDVI－NDVI_
soil
)
[0013]其中，h为植被高度，m；h
min
和h
max
分别为植被生长周期内的高度的最小值和最大值，NDVI
veg
和NDVI
soil
分别为植被全覆盖条件下和裸土条件下的NDVI值，NDVI为归一化植被指数；植被高度用于后续步骤8中植被组分潜在蒸腾量计算中冠层空气动力学导度的计算；
[0014]步骤7、基于短波红外的下垫面水分供给指数计算：采用全球植被水分指数构建刻画下垫面土壤水分供给状况的短波红外指数WSCI：
[0015][0016]gvmi
max
＝max(gvmi
max,seasonal
,0.625)
[0017]其中，gvmi为全球植被水分指数，gvmi
max
为全球植被水分指数的最大值；gvmi
max,seasonal
为像元点生长季内gvmi的最大值；
[0018]步骤8、蒸散模型参数化计算：包括净辐射R
n
计算、能量分配计算、土壤组分潜在蒸发量E
sp
计算、植被组分潜在蒸腾量E
cp
计算及植被截留蒸发量E
i
计算；
[0019]步骤9、区域地表蒸散发计算：当下垫面为非冰雪和非水域覆盖时，土壤组分的蒸发量E
soil
(mm/d)计算为：
[0020]E
soil
＝WSCI
×
E
sp
[0021]植被组分的蒸腾量E
veg
(mm/d)计算为：
[0022]E
veg
＝WSCI
×
(E
cp
‑
E
i
)
[0023]地表蒸散发ET(mm/d)计算为：
[0024]ET＝E
i
+E
veg
+E
soil
。
[0025]进一步的，步骤1中的气象站网观测资料或中国气象局陆面数据同化系统驱动数
据集包括的气象要素为温度、压强、湿度、风速和辐射。
[0026]进一步的，步骤2中光学卫星遥感数据可选择MODIS、FY
‑
3、Land本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、研究区基础资料、气象驱动及土地利用数据收集：包括研究区的地理位置及边界、研究区的主要农作物种植情况及主要农作物的物候期、研究区内的气象站网观测资料或中国气象局陆面数据同化系统驱动数据集；步骤2、研究区卫星遥感数据收集与处理：根据研究需要收集研究区光学卫星遥感数据，所述光学卫星遥感数据包含短波红外波段，短波红外波谱范围为1.3
‑
3.0μm；光学遥感数据预处理包括辐射定标和大气校正；步骤3、研究区遥感地表参数的计算：包括地表反照率、植被指数、全球植被水分指数、叶面积指数、植被覆盖度的计算；步骤4、遥感地表参数时空重建：采用线性内插法进行时间序列重建，使用时空重建方法可对地表反照率、植被指数、全球植被水分指数、叶面积指数、植被覆盖度进行重建，生成时空连续的区域地表参数；步骤5、气象要素场生成：基于步骤1收集的研究区气象站网观测资料或中国气象局陆面数据同化系统驱动数据集，进一步基于最近邻方法插值法生成和遥感数据分辨率一致的气象驱动数据；步骤6、植被高度计算：h＝h
min
+(h
max
－h
min
)/(NDVI
veg
－NDVI
soil
)*(NDVI－NDVI_
soil
)其中，h为植被高度；h
min
和h
max
分别为植被生长周期内的高度的最小值和最大值，NDVI
veg
和NDVI
soil
分别为植被全覆盖条件下和裸土条件下的NDVI值，NDVI为归一化植被指数；植被高度用于步骤8中蒸散模型参数化计算；步骤7、基于短波红外的下垫面水分供给指数计算：gvmi
max
＝max(gvmi
max,seasonal
,0.625)其中，WSCI为短波红外指数；gvmi为全球植被水分指数，gvmi
max
为全球植被水分指数的最大值；gvmi
max,seasonal
为像元点生长季内gvmi的最大值；步骤8、蒸散模型参数化计算：包括净辐射R
n
计算、能量分配计算、土壤组分潜在蒸发量E
sp
计算、植被组分潜在蒸腾量F
cp
计算及植被截留蒸发量E
i
计算；步骤9、区域地表蒸散发计算：当下垫面为非冰雪和非水域覆盖时，土壤组分的蒸发量E
soil
计算：E
soil
＝WSCI
×
E
sp
植被组分的蒸腾量E
veg
计算：E
veg
＝WSCI
×
(E
cp
‑
E
i
)地表蒸散发量ET计算：ET＝E
i
+E
veg
+E
soil
E
soil
、E
veg
、ET的单位均为mm/d。2.根据权利要求1所述的基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法，其特征在于，步骤1中的气象站网观测资料或中国气象局陆面数据同化系统驱动数据集包括的气象要素为温度、压强、湿度、风速和辐射。
3.根据权利要求1所述的基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法，其特征在于，步骤2中光学卫星遥感数据可选择MODIS、FY
‑
3、Landsat8、Sentinel 2的卫星数据。4.根据权利要求1所述的基于短波红外的遥感蒸散模型构建方法，其特征在于，步骤3中，基于Sentinel 2的地表反照率计算如下式：α＝0.2266*B2+0.1236*B3+0.1573*B4+0.3417*B8+0.1170*B
11
+0.0338*B
12
其中，B2，B3，B4，B8，B
11
，B
12
分别为哨兵波段2、3、4、8、11和12的波段反射率；基于Sentinel 2的归一化植被指数计算如下式：其中，B4，B8为哨兵波段4和8的波段反射率；基于Sentinel 2的全球植被水分指数计算如下式：其中，NIR为近红外波段的反射率，对应于Sentinel2的第12波段；SWIR为短波红外的反射率，对应于Sentinel2的第8波段；基于Sentinel 2的叶面积指数计算如下式：其中，NDVI为归一化植被指数；植被覆盖度计算如下式：其中，NDVI
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨永民，龙爱华，邓晓雅，刘宏鑫，黄诗峰，杨昆，辛景峰，李蓉，朱鹤，马建威，孙亚勇，江威，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：