基于En-KF的土壤水分多源遥感数据同化
[Abstract]:As the important content of the hydrology, the atmosphere and the land surface, the soil moisture is an important link between the surface water and the ground water, and it is an important parameter to describe the energy exchange between the land, the atmosphere and the vegetation. The accurate estimation of soil moisture content is of great significance to the food security and soil and water conservation in the arid area, and it is a very difficult and complicated work to accurately estimate the water content in the soil, and the remote sensing technology makes for a long time. It is possible to estimate the soil moisture content in a large area. The use of remote sensing technology to invert the soil moisture information by using the water heat transfer model has been widely used. The data assimilation technology has become the leading problem of the research of the ecological hydrological process and the remote sensing inversion, and has played a very good bridge role in the coordination and fusion of remote sensing and ecological modeling. The method can effectively fuse the simulation results of the multi-source remote sensing data and the model, and improve the prediction precision of the soil moisture. In this paper, using MODIS and Landsat TM data as the data source, using the condition temperature vegetation index (TVDI) as the observation operator, the ensemble Kalman filter assimilation method is applied to the one-dimensional hydrological model HYDRUS-1D for the simulation of the surface moisture of the surface layer. The main conclusions are as follows: 1. The water content of the soil can be reflected by the different vegetation index. Compared with the common NDVI (RVI) index, the RVI (RVI) index is more suitable for the area covered by high vegetation, has more sensitive response and indication to the area with more than 50% of the vegetation coverage, and is not enough for the area with small vegetation coverage. The surface temperature and soil moisture, The vegetation index has a significant interaction, but it takes a long time series of vegetation data. The model TVDI used in the inversion of soil moisture is higher than that of the surface soil, which indicates that the TVDI is more sensitive to the soil moisture of the surface layer. The initial boundary condition of the model is estimated by combining the empirical parameters with the SCE-UA method for the study area environment and the experience accumulated by the predecessors. and the initial boundary condition is determined through multiple debugging, and the simulation result of the soil moisture is output by using the model simulation. HYDRUS can simulate the water content of soil more conveniently, and reflect the soil moisture content in the study area, which can be used for reference for estimating the soil moisture content in the larger area. The 4-set Kalman filter can better deal with the non-linear problem, and when the remote sensing data is available, the model empirical parameters and the predicted soil moisture content are taken as input, and the soil moisture inverted by the TVDI model is used as the initial input value to update the model operator, and the updated soil moisture is re-initialized to the model parameters by the set Kalman filter, and the assimilation at the next time is carried out. When the remote sensing inversion data is available, the observation of the next time is carried out. The water content of the soil and the residual water content and Ks have some variation in the process of assimilation, and the adjustment amount of each parameter is not consistent with the time adjustment trend. At 0-10cm, the adjustment of the parameter value has a certain effect on the assimilation. The effect of assimilation is that the inversion of the water content of the soil surface by the remote sensing data is worth to the analysis set, the state variable is continuously updated, and the parameter of the HYDRUS model is continuously updated, that is, the state parameter and the state variable of the model are adjusted, and the prediction error of the model is reduced. Compared with the model HYDRUS-1D alone, the soil moisture content of the surface layer is obviously improved, and the root mean square error is reduced to 0.0153, the average error is reduced to 0.0426, and the multi-source remote sensing data has great potential in the assimilation study of the surface water of the surface layer.
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:S152.7;S127
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本文编号:2380265
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