基于重建MODIS无云数据反演京津冀地区土壤湿度

发布时间：2017-08-12 02:14

  本文关键词：基于重建MODIS无云数据反演京津冀地区土壤湿度

  更多相关文章： 土壤湿度 S-G滤波 MODIS数据 表观热惯量模型(ATI) 温度植被干旱指数模型(TVDI)

【摘要】：目前得到广泛应用的MODIS数据集产品虽然部分去除了水、云、气溶胶和云阴影的影响,但卫星传感器自身性能衰退变化、云层干扰、大气气溶胶厚度等会带来一定的噪声。以京津冀为研究区,利用Savitzky-Golay滤波方法对2011年3—8月MODIS数据进行重建,去除噪声等对影像造成的影响,综合运用表观热惯量模型和温度植被干旱指数模型对土壤相对湿度进行反演。结果表明:重建方法能够对影像中云覆盖区域的缺失数据进行有效填补;春季、夏季分别基于NDVI=0.21和NDVI=0.20阈值分区方案反演土壤湿度,反演结果的平均相对误差为17%;研究区夏季土壤湿度较高,沿海地区、冀北山地、太行山周围地区土壤湿度较其他地方高。
【作者单位】： 南京信息工程大学地理与遥感学院;江苏省环境监测中心;
【关键词】： 土壤湿度 S-G滤波 MODIS数据 表观热惯量模型(ATI) 温度植被干旱指数模型(TVDI)
【基金】：国家自然科学基金重点支持项目(编号:91437220)
【分类号】：S152.7
【正文快照】： 土壤湿度即土壤实际含水量,是陆地—大气系统中的关键因子之一,也是陆地表面参数化的一个关键变量[1]。因此,土壤湿度是气候、数值天气预报、水文预测、农业干旱监测预报及路面过程模式等研究领域中重要的地表参量,获得高质量土壤湿度数据对这些方面的研究具有重要意义[2-3]。

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本文编号：659286