青藏高原近20年土壤水分及雪水当量的参数反演研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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青藏高原近20年土壤水分及雪水当量的参数反演研究

项目名称：青藏高原近20年土壤水分及雪水当量的参数反演研究
项目类别：重大研究计划
批准号：90302008
申请代码：D0106
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2004-01-01-2007-12-31

项目负责人：施建成
负责人职称：研究员
依托单位：中国科学院遥感应用研究所
批准年度：2003

中文摘要：

以定量微波遥感理论为基础，目前国际最先进算法为基点，结合多卫星观测特点和地面验证，发展用于主被动微波传感器的雪水当量和土壤水分的定量反演模型。建立20年以来青藏高原地区雪水当量和土壤水分时空分布的数据库，为气象、气候和大尺度水文模型的应用及研究提供陆面参数，同时为西部生态环境治理、气候变化和水循环研究提供依据。

中文主题词：雪水当量；土壤水分；微波；定量反演；青藏高原

英文摘要：

Snow water equivalent; soil mo

英文主题词： Snow water equivalent; soil mo

结论摘要：

本研究以定量微波遥感理论为基础，以国际目前最先进反演算法为基点，针对其存在的问题，依据经实测验证的最为先进的理论模型，发展参数化微波散射和辐射模型。所发展的参数化模型可以最大程度消除已有问题的影响，并可作为星载和机载主、被动微波传感器土壤水分(SM)和雪水当量定量(SWE)反演模型，提高其反演精度。和实测数据比较表明，我们新发展的反演模型和方法可有效提高雪水当量和土壤水分的反演精度，且优于国际现有算法。此外，我们还在原有研究计划的基础上深入研究了影响SWE和SM估算的多个因子。具体包括 1）地形影响我们发展了应用高精度DEM校正低空间分辨率微波观测的方法 2）陆面温度（LST）影响我们发展了应用MODIS和ASTER传感器的热红外通道估算LST的新方法。以上研究深入了我们对微波和陆面相互作用机制的理解，丰富和发展了微波传感器反演SWE和SM的理论和方法。我们的研究为研究型算法扩展到业务化运行打下了基础，可用于估算长期的时空分布的地表参数，如SWE和SM，并将对天气、气象和大尺度水文的研究和预报产生重要影响。

成果综合统计