AMSR2土壤水分产品在黑河流域中上游的验证
本文选题:土壤水分 + 黑河流域 ; 参考:《遥感技术与应用》2017年02期
【摘要】:本项工作在黑河流域中上游区域内,利用地下4cm深度的地面实测土壤水分数据验证了2012年7月至2014年12月期间AMSR2的两种算法产品——日本宇航局标准算法土壤水分产品(JAXA产品)和阿姆斯特丹自由大学联合美国宇航局开发的陆表参数反演模型算法土壤水分产品(LPRM产品)。验证结果显示:与地面实测数据相比,所有验证像元上两种土壤水分产品的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)普遍超过了0.1m~3/m~3。JAXA产品动态变化范围较小,升轨产品的总体精度略高于降轨,相比地面实测数据均存在明显的低估,在冻季与实测数据比较接近。LPRM产品动态范围较大,降轨产品在冻季不可用,在未冻季升轨产品精度高于降轨,相比地面实测数据有高估的倾向。同时,还进一步讨论并分析了两种算法对土壤温度和植被的不同处理方式对土壤水产品精度的可能影响,指出了算法可能的改进方向。
[Abstract]:This work is carried out in the upper and middle reaches of the Heihe River Basin, Using surface measured soil moisture data of underground 4cm depth, AMSR2's two algorithmic products from July 2012 to December 2014 were verified, and Amsterdam was free. A land surface parameter inversion model developed by NASA is used to calculate soil moisture products and LPRM products. The results show that the root mean square error (RMSE(Root Mean Square Error) of the two soil moisture products on all the validation pixels is generally larger than that of the 0.1m~3/m~3.JAXA products, and the overall precision of the products is slightly higher than that of the down-rail products, compared with the measured data on the ground. Compared with the measured data on the ground, they are obviously underestimated. The dynamic range of LPRM product is larger than that of the measured data in freezing season, and the product of falling rail is not available in frozen season, and the precision of rising rail product in non-frozen season is higher than that of the product in unfrozen season. There is a tendency to overestimate compared with the measured data on the ground. At the same time, the possible effects of the two algorithms on soil temperature and vegetation on soil aquatic product precision were discussed and analyzed, and the possible improvement direction of the algorithm was pointed out.
【作者单位】: 北京师范大学遥感科学国家重点实验室遥感与地理信息系统研究中心地理学与遥感科学学院;国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心;
【基金】:国家重点基础研究发展计划资助项目(2013CB733406) 国家自然科学基金项目(41531174)资助
【分类号】:S152.7
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,本文编号:1919217
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