土壤水分是陆面生态系统水循环的重要组成部分,也是研究地表能量交换的基本要素。本项目针对国内外光学遥感反演土壤水分所存在的关键问题,从深层挖掘静止气象卫星多时相、多光谱遥感数据的角度出发,在已有研究成果的基础上,利用具有较强物理机理的SVAT模型,模拟生成不同大气状况、土壤物理特性和植被覆盖等下垫面条件下的地表温度昼夜变化数据、短波净辐射数据和土壤水分等相关参数数据库;以此数据库为依据,探索不同大气状况下地表温度变化与土壤水分的关系,基于热力学方程和能量平衡原理,从理论上建立多时相、多光谱数据反演土壤水分算法;在此基础上,利用地面实测数据验证并完善此算法;最后利用MSG-SEVIRI和FY-2C遥感数据实现动态监测区域土壤水分变化的应用示范。该研究将为丰富土壤水分遥感反演理论和方法,促进定量遥感在全球变化、国民经济等领域中的应用做出贡献。
soil surface moisture;geostationary satellite;multi-temporal multi-spectral;SVAT model;Land surface temperature
土壤水分是陆面生态系统水循环的重要组成部分,也是研究地表能量交换的基本要素。本项目针对国内外光学遥感反演土壤水分存在的关键问题,从深层挖掘静止气象卫星多时相、多光谱遥感数据的角度出发,基于土壤-植被-大气界面传输模型模拟、地面观测验证和卫星遥感数据应用,建立了多时相多光谱遥感数据估算地表土壤水分的方法。首先,基于地表温度日周期变化模型各个参数对地表土壤水分的敏感性分析,提出了利用多时相多光谱光学遥感数据估算裸地表土壤水分线性模型,并对估算结果进行了地面观测数据的验证;其次,考虑植被覆盖条件下土壤水分反演的复杂性,从构建地表温度变化斜率植被干旱指数结合三角空间法和神经网络方法两个方面提出反演植被覆盖情况下地表土壤水分的方法;再者,基于风云二号静止气象卫星数据完成了区域尺度土壤水分估算;最后,基于热力学方程,探讨了部分时段有云条件下土壤水分反演的可能性,为将来利用多时相多光谱遥感数据反演土壤水分研究提供一定的理论依据。其中,共发表科技论文8篇,其中,SCI论文两篇,EI论文两篇。本项目所取得的研究成果将促进土壤水分遥感获取的理论与实践的发展。