获取田块尺度的农田蒸散量的方法技术

本发明专利技术公开了一种获取田块尺度的农田蒸散量的方法，包括以下步骤：S1、对原始空间分辨率的热红外遥感数据与原始空间分辨率的可见光遥感数据进行空间配准；S2、利用经过空间配准后的热红外遥感数据和可见光遥感数据计算子像元温度；S3、利用原始空间分辨率的可见光遥感数据计算农田参数，所述农田参数包括反照率、比辐射率和植被覆盖度；S4、根据所述反照率、比辐射率及子像元温度计算农田净辐射通量；S5、利用所述农田净辐射通量和植被覆盖度计算土壤热通量；S6、计算农田显热通量H，并根据所述农田显热通量、农田净辐射通量和土壤热通量以及农田能量平衡方程计算得到田块尺度的农田蒸散量。本发明专利技术的方法能够获取田块尺度的农田蒸散量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水文气象
，尤其涉及一种获取田块尺度的农田蒸散量的方 法。
技术介绍
农田蒸散量是作物蒸腾量与棵间土壤蒸发量的总和，是农田水分平衡的主要支出 项，是计划蓄水、供水，设计防旱、抗旱措施等的重要依据，鉴定作物水分供应条件的重要指 标。然而，由于农田的空间异质性，传统大气学或水文学观测方法仅能获得单个点位置的蒸 散大小，不能获得空间上连续的蒸散分布。而遥感相比上述传统观测方法具有动态、大范围 覆盖等优势，用遥感手段监测蒸散是一种快速、经济和有效的方法。中高分辨率的遥感数据 适于田间小尺度的研究，可以较好的反应不同作物之间的通量差异，但是其时间分辨率太 低(半个月左右)，遇到有云有雨的日子则一个月以上才可以获取一幅遥感影像，而且获取 影像的成本较高，因此难以获取时间序列数据，不足以反映作物生长季内的蒸散量变化趋 势。中低分辨率的遥感数据具有很好的区域性和时效性，可以在短时间内覆盖地球表面较 大的区域，这对干旱监测、气候变化等的研究来说是非常重要的，其不足之处在于空间分辨 率低以及地表的非均勻性而产生的混合像元引起的计算误差，因而在实际应用中面临较严 重的尺度问题。现有可用于蒸散估算的热红外遥感数据空间分辨率较低(时间分辨率高)，存在 大量混合像元，导致无法获取田块尺度(公顷级)农田蒸散量。目前利用热红外遥感数据 计算田块尺度的农田蒸散量具有困难(1)由于现有热红外遥感数据空间分辨率低，无法 获取田块尺度(公顷级)农田蒸散量大小；(2)缺少将低空间分辨率的热红外遥感数据与 可见光遥感数据结合进行子像元温度计算的方法；C3)缺少基于遥感数据计算农田蒸散量 的算法。
技术实现思路
(一 )要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种能够获取田块尺度的农田蒸散量的方 法。( 二 )技术方案为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种，包 括以下步骤Si、对原始空间分辨率的热红外遥感数据与原始空间分辨率的可见光遥感数据进 行空间配准；S2、利用经过空间配准后的热红外遥感数据和可见光遥感数据计算子像元温度；S3、利用原始空间分辨率的可见光遥感数据计算农田参数，所述农田参数包括反 照率、比辐射率和植被覆盖度；4S4、根据所述反照率、比辐射率及子像元温度计算农田净辐射通量；S5、利用所述农田净辐射通量和植被覆盖度计算土壤热通量；S6、计算农田显热通量H，并根据所述农田显热通量、农田净辐射通量和土壤热通 量以及农田能量平衡方程计算得到田块尺度的农田蒸散量。步骤Sl具体为对原始空间分辨率的热红外遥感数据与原始空间分辨率的可见 光遥感数据的空间坐标进行转换，以使得这两种数据的像素在空间位置上一致。进一步地，步骤Sl具体为在原始空间分辨率的可见光遥感数据中选择图像控制 点，并根据图像控制点求解热红外遥感数据与可见光遥感数据像素坐标转换的二次多项式 系数，然后利用所述二次多项式系数将原始空间分辨率的热红外遥感数据像素进行空间坐 标转换，转换到原始空间分辨率的可见光遥感数据的地理投影空间，得到经空间坐标转换 后的热红外遥感数据Tr，转换公式如下X = a0+a1x+a2y+a3x2+a4y2+a5xy(1)Y = bo+biX+b^+bgX^b^+bsXy(2)其中X，y分别为热红外遥感数据像素的横坐标、纵坐标；X，Y分别为可见光遥感 数据像素的地理空间横、纵坐标；a0, ai; a2. · · a5、b0, b1 b2. · · b5分别为横、纵坐标转换二次 多项式系数。步骤S2具体包括S21、对原始空间分辨率的可见光遥感数据进行重采样，以使其空间分辨率与原始 空间分辨率的热红外遥感数据相同；S22、利用重采样后的可见光遥感数据计算植被指数NDVIy并建立该植被指数与 原始空间分辨率的热红外遥感数据间的模型，即式(3)、T' = a+bNDVIL+cNDVIL2(3)NDVIl = (LBnir-LBred)/(LBnir+LBred) (4)T'指原始空间分辨率的热红外遥感数据对应的像元温度，LBnir和LBral分别代表 原始空间分辨率的可见光遥感数据中的近红外波段和红光波段，a、b、c为多项式系数；S23、利用原始空间分辨率的可见光遥感数据计算植被指数NDVI，并将植被指数 NDVI代入公式( 计算得到高分辨率温度Ts ；S24、计算热红外遥感温度Tr与T'之差，并将差值作为误差项补充到Ts中得到子 像元温度Tsub，即根据式( 计算子像元温度Tsub = Ts+(Tr-T' )(5)得到子像元温度的空间分辨率与原始空间分辨率的可见光遥感数据的空间分辨 率相同。步骤S4具体为根据所述反照率、比辐射率及子像元温度，计算农田净辐射通量 所述净辐射通量包括农田入射和反射短波辐射、农田入射和反射长波辐射Rn = Rs J, -Rs +Rl I -Rl = (l_a) Q+(l_a) P—ε σ (Tsub)4 (6)其中，Rs K Rs 分别为农田入射和反射短波辐射风KRl 分别为农田入射和 反射长波辐射；a为利用可见光遥感数据计算的反照率；Q为太阳总下行短波辐射；P为大 气热辐射；ε为利用原始空间分辨率的可见光遥感数据计算的比辐射率；ο为波尔兹曼常 数。所述步骤S5具体为利用式( 计算土壤热通量G = Rn(7)G为土壤热通量，fc为所述植被覆盖度。步骤S6具体为根据农田能量平衡方程= LE+G+H求得田块尺度的农田蒸散量 为 LE = Iin-G-H。步骤S6中，根据气象观测的温度脉动、湿度脉动计算得到农田显热通量H=P Cpw' θ ‘(8)其中ρ是空气密度常数(1. 29Kg/m3) ;Cp是空气的定压比热常数(1. 004KJ/Kg K)； w'为沿地表垂直方向的风速脉动(m/s) ； θ ‘是温度脉动(K)。(三)有益效果本专利技术利用热红外波段遥感数据(具有低空间分辨率、高时间分辨率)，及可见光 波段遥感数据(具有高空间分辨率、低时间分辨率)，建立植被指数与热红外温度之间的 非线性模型，进而得到具有与可见光数据相同空间分辨率的子像元温度数据(即田块大小 分辨率的像元温度)；在利用可见光波段遥感数据计算农田能量平衡方程所需要的关键参 数，结合得到的子像元温度数据计算得到田块尺度的田块蒸散量。仿真结果表明，本专利技术的 方法可以将农田蒸散量由低空间分辨率提高到田块尺度，从而能够准确表达蒸散量的空间 连续变化情况。附图说明图1是本专利技术的方法流程图；图2为在同一区域不同分辨率的农田蒸散量图像。具体实施例方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施 例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。图1是本专利技术的方法流程图。本专利技术提出田块尺度农田蒸散量获取方法包括下列 步骤Si、热红外遥感数据与可见光遥感数据空间配准。为了能够同时利用同一区域的两种遥感数据进行田块尺度的农田蒸散量计算，要 将二者的地理投影方式及空间对应范围进行统一转换，使二者的像素在空间位置上完全叠 合一致。选择高空间分辨率的可见光遥感数据地理投影方式作为参考，在可见光遥感图像 上选择道路交叉口、房屋角等明显标志作为图像控制点(需要选择30个以上图像控制点)， 并存储各控制点在可见光和热红外遥感数据像素坐标，本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种获取田块尺度的农田蒸散量的方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１、对原始空间分辨率的热红外遥感数据与原始空间分辨率的可见光遥感数据进行空间配准；Ｓ２、利用经过空间配准后的热红外遥感数据和可见光遥感数据计算子像元温度；Ｓ３、利用原始空间分辨率的可见光遥感数据计算农田参数，所述农田参数包括反照率、比辐射率和植被覆盖度；Ｓ４、根据所述反照率、比辐射率及子像元温度计算农田净辐射通量；Ｓ５、利用所述农田净辐射通量和植被覆盖度计算土壤热通量；Ｓ６、计算农田显热通量Ｈ，并根据所述农田显热通量、农田净辐射通量和土壤热通量以及农田能量平衡方程计算得到田块尺度的农田蒸散量。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨贵军，黄文江，赵春江，王纪华，李存军，宋晓宇，徐新刚，顾晓鹤，杨小冬，陈红，
申请(专利权)人：北京农业信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：11