基于被动微波遥感降尺度土壤水分产品融合研究
发布时间：2021-01-12 07:28
土壤水分是地表水资源循环和大气能量收支的关键变量,也是各种陆面过程、生态、水文及农业作物模型的核心输入参量之一。土壤水分变化对气候变化、地球表层水热循环、以及土壤理化性质都会产生深刻影响。因此,准确、定量地获取全球与局部地区土壤水分变化信息对于理解与应对气候变化和维持生态系统平衡至关重要。基于星载微波遥感的土壤水分反演是当前获取大尺度区域、长时间序列土壤水分信息的最便捷高效的手段。但是被动微波遥感观测像元空间分辨率一般较低,且当像元中土壤成分比较复杂时,土壤水分反演结果的精度就会受到很大的影响。虽然通过基于光学遥感和被动微波遥感相结合的降尺度手段可以获得具有更高空间分辨率的土壤水分数据,然而,由于限于卫星传感器的寿命,获取长时间动态的土壤水分数据需要聚合多源传感器微波数据,消除多源数据间的观测误差是构建长时间土壤水分数据集的关键一环。本文利用线性匹配方法,以AMSR-E 3级数据为基准,将SMOS、AMSR2被动微波土壤水分数据统一校正到相同时间,相同观测深度。并结合地面站数据,重构大面积的缺失像素和无效像素,从而确保整个数据集在中国地区是连续、完整的。然后利用TVDI与土壤水分负相关...
【文章来源】：山东建筑大学山东省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文组织结构
山东建筑大学硕士学位论文-11-图2.1研究区地理位置,Ⅰ东北季风区（NEM）、Ⅱ华北季风区（NCM）、Ⅲ华南季风区(SCM)、Ⅳ西南湿润区(SWH)、Ⅴ西北干旱区(NDW)、Ⅵ青藏高原区(QPT)2.2数据的获取与预处理2.2.1被动微波土壤水分数据利用被动微波遥感数据观测土壤水分以来，越来越多的土壤水分研究开始基于星载遥感传感器平台，本文使用的土壤水分数据主要是来自AMSR系列日本航空航天局（JXAX）开发的三级标准土壤水分产品，湿度单位为m3/m3，初始分辨率为25km。其中，先进的微波扫描辐射计-地球观测系统（TheAdvancedMicrowaveScanningRadiometer–EarthObservingSystem，AMSR-E）传感器是一种被动式微波遥感仪，是对原来装载在ADEOS-II卫星的AMSR传感器的改良，搭载在AQUA卫星上（有效服务期限2002年5月~2011年10月），且轨道是太阳同步近极轨道，轨道高度为约700公里
山东建筑大学硕士学位论文-15-式中：Yj*是重构后的时间序列数据;Y是原始时间序列数据，Ci是-G滤波器多项式的拟合系数，即来自滤波器头部的第i个值的权重；N是滤波器处理数据的长度，即滑窗口中包含的数据点数，等于平滑窗口的大小（2m+1）；m的大小是平滑窗口大小的一半，N是滤波器所处理数据长度，在本文中，我们采用S-G滤波来重建MODISNDVI和地表温度（LST）数据。在数据重建过程中，需要设置两个参数。第一个参数是m，即平滑窗口的一半宽度。m的值越大，对数据应用的平滑度越高。第二个参数是d，它是指定平滑多项式次数的整数。较小的d值将产生较平滑的结果，但可能会引入较大的偏差；较高的d值将减少滤波器的偏见，并可能“过度拟合”数据并产生较大的噪声[68]。S-G滤波法的流程图如图2所示。图2.2Savitzky-Golay(S-G)滤波法流程图由于中国区域高程起伏较大，为了保证结果精度，在计算TVDI之前，需要对地表温度进行地形校正，以降低地形起伏对地表温度反演结果的影响；MODIS地表温度产品
【参考文献】：
期刊论文
[1]MODIS温度变化率与AMSR-E土壤水分的关系的提出与降尺度算法推广[J]. 王安琪,解超,施建成,宫辉力. 光谱学与光谱分析. 2013(03)
[2]等面积可伸缩地球网格投影分析与应用[J]. 戴立峰,张胜茂. 海洋测绘. 2012(06)
[3]基于MODIS和AMSR-E遥感数据的土壤水分降尺度研究[J]. 曹永攀,晋锐,韩旭军,李新. 遥感技术与应用. 2011(05)
[4]基于MODIS短波红外光谱特征的土壤含水量反演[J]. 姚云军,秦其明,赵少华,袁蔚林. 红外与毫米波学报. 2011(01)
[5]MODIS植被指数时间序列Savitzky-Golay滤波算法重构[J]. 边金虎,李爱农,宋孟强,马利群,蒋锦刚. 遥感学报. 2010(04)
[6]中国新一代极轨气象卫星——风云三号[J]. 杨军,董超华,卢乃锰,杨忠东,施进明,张鹏,刘玉洁,蔡斌. 气象学报. 2009(04)
[7]利用主被动微波数据联合反演土壤水分[J]. 赵天杰,张立新,蒋玲梅,陈权,张志玉,张勇攀. 地球科学进展. 2009(07)
[8]土壤水分基础理论及其应用研究进展[J]. 张北赢,徐学选,李贵玉,白晓华. 中国水土保持科学. 2007(02)
[9]区域土壤水资源评价及其研究进展[J]. 易秀,李现勇. 水资源保护. 2007(01)
[10]神舟4号飞船多频段微波辐射计及其应用[J]. 张升伟,姜景山,王振占,张卫国. 遥感技术与应用. 2005(01)
博士论文
[1]微波遥感土壤水分时空扩展研究[D]. 姚盼盼.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
硕士论文
[1]被动微波遥感土壤湿度数据降尺度研究[D]. 娄利娇.中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所） 2014
本文编号：2972425
【文章来源】：山东建筑大学山东省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文组织结构
山东建筑大学硕士学位论文-11-图2.1研究区地理位置,Ⅰ东北季风区（NEM）、Ⅱ华北季风区（NCM）、Ⅲ华南季风区(SCM)、Ⅳ西南湿润区(SWH)、Ⅴ西北干旱区(NDW)、Ⅵ青藏高原区(QPT)2.2数据的获取与预处理2.2.1被动微波土壤水分数据利用被动微波遥感数据观测土壤水分以来，越来越多的土壤水分研究开始基于星载遥感传感器平台，本文使用的土壤水分数据主要是来自AMSR系列日本航空航天局（JXAX）开发的三级标准土壤水分产品，湿度单位为m3/m3，初始分辨率为25km。其中，先进的微波扫描辐射计-地球观测系统（TheAdvancedMicrowaveScanningRadiometer–EarthObservingSystem，AMSR-E）传感器是一种被动式微波遥感仪，是对原来装载在ADEOS-II卫星的AMSR传感器的改良，搭载在AQUA卫星上（有效服务期限2002年5月~2011年10月），且轨道是太阳同步近极轨道，轨道高度为约700公里
山东建筑大学硕士学位论文-15-式中：Yj*是重构后的时间序列数据;Y是原始时间序列数据，Ci是-G滤波器多项式的拟合系数，即来自滤波器头部的第i个值的权重；N是滤波器处理数据的长度，即滑窗口中包含的数据点数，等于平滑窗口的大小（2m+1）；m的大小是平滑窗口大小的一半，N是滤波器所处理数据长度，在本文中，我们采用S-G滤波来重建MODISNDVI和地表温度（LST）数据。在数据重建过程中，需要设置两个参数。第一个参数是m，即平滑窗口的一半宽度。m的值越大，对数据应用的平滑度越高。第二个参数是d，它是指定平滑多项式次数的整数。较小的d值将产生较平滑的结果，但可能会引入较大的偏差；较高的d值将减少滤波器的偏见，并可能“过度拟合”数据并产生较大的噪声[68]。S-G滤波法的流程图如图2所示。图2.2Savitzky-Golay(S-G)滤波法流程图由于中国区域高程起伏较大，为了保证结果精度，在计算TVDI之前，需要对地表温度进行地形校正，以降低地形起伏对地表温度反演结果的影响；MODIS地表温度产品
【参考文献】：
期刊论文
[1]MODIS温度变化率与AMSR-E土壤水分的关系的提出与降尺度算法推广[J]. 王安琪,解超,施建成,宫辉力. 光谱学与光谱分析. 2013(03)
[2]等面积可伸缩地球网格投影分析与应用[J]. 戴立峰,张胜茂. 海洋测绘. 2012(06)
[3]基于MODIS和AMSR-E遥感数据的土壤水分降尺度研究[J]. 曹永攀,晋锐,韩旭军,李新. 遥感技术与应用. 2011(05)
[4]基于MODIS短波红外光谱特征的土壤含水量反演[J]. 姚云军,秦其明,赵少华,袁蔚林. 红外与毫米波学报. 2011(01)
[5]MODIS植被指数时间序列Savitzky-Golay滤波算法重构[J]. 边金虎,李爱农,宋孟强,马利群,蒋锦刚. 遥感学报. 2010(04)
[6]中国新一代极轨气象卫星——风云三号[J]. 杨军,董超华,卢乃锰,杨忠东,施进明,张鹏,刘玉洁,蔡斌. 气象学报. 2009(04)
[7]利用主被动微波数据联合反演土壤水分[J]. 赵天杰,张立新,蒋玲梅,陈权,张志玉,张勇攀. 地球科学进展. 2009(07)
[8]土壤水分基础理论及其应用研究进展[J]. 张北赢,徐学选,李贵玉,白晓华. 中国水土保持科学. 2007(02)
[9]区域土壤水资源评价及其研究进展[J]. 易秀,李现勇. 水资源保护. 2007(01)
[10]神舟4号飞船多频段微波辐射计及其应用[J]. 张升伟,姜景山,王振占,张卫国. 遥感技术与应用. 2005(01)
博士论文
[1]微波遥感土壤水分时空扩展研究[D]. 姚盼盼.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
硕士论文
[1]被动微波遥感土壤湿度数据降尺度研究[D]. 娄利娇.中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所） 2014
本文编号：2972425
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