System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种提升遥感蒸散发精度的方法及系统技术方案_技高网

一种提升遥感蒸散发精度的方法及系统技术方案

技术编号:42827721 阅读:1 留言:0更新日期:2024-09-24 21:03
本发明专利技术涉及一种提升遥感蒸散发精度的方法及系统,包括以下步骤:根据两年田间实测的LAI数据,结合哨兵影像反演作物生育期内植被红光边缘指数CI<subgt;red‑edge</subgt;,率定并验证监测作物的两阶段精量反演LAI模型参数;基于建立的两阶段精量反演LAI模型,利用Landsat8遥感影像和哨兵影像数据,作为典型遥感双源蒸散发模型的驱动数据,对遥感反演获取的地表温度进行组分划分,得到冠层温度和土壤温度;基于LAI精量反演和组分温度划分结果,利用典型遥感双源蒸散发模型对灌区作物蒸散发及其组分进行估算。本发明专利技术可以广泛应用于灌区节水灌溉技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于两阶段精量反演叶面积指数提升遥感蒸散发精度的方法及系统,能够为区域遥感蒸散发(et)的快速精确估算提供技术支撑,属于灌区节水灌溉。


技术介绍

1、水资源严重短缺制约了我国社会经济的发展,深入贯彻新时期治水思路,推进节水型社会建设、提高水资源利用率对于缓解我国水资源供需矛盾、保障我国水安全具有重要意义。2022年我国农业用水占总用水量比例高达76%,农田灌溉水有效利用系数仅为0.572,高效节水灌溉研究对于进一步推进节水型社会建设具有重要意义。在这一过程中,灌区农田作物耗水的精量评估是关键环节之一。

2、遥感双源蒸散发模型能同时估算作物蒸散发(et)、土壤蒸发(e)和植被蒸腾(t),冠层温度(tc)和土壤温度(ts)是驱动双源et模型的关键参数。但利用遥感影像反演获取的灌区地表温度(lst),代表的是冠层温度和土壤温度的混合结果。因此,如何将lst准确划分成tc和ts是双源et模型进行蒸散发估算的关键步骤。根据划分原理的不同,可以分为p-t迭代法和梯形空间法两种典型方法,代表性模型分别为two-source energy balance(tseb)和hybrid dual-source scheme and trapezoid framework-based evapotranspiration(htem)模型。前者通过不断迭代更新初始参数αpt达到能量平衡作为最终求解结果,后者则是建立植被指数和地表温度之间的梯形空间,通过求解4个关键端元温度来实现组分温度的划分(tc和ts)和et的估算。因此组分温度划分的精度影响了遥感蒸散发估算精度的提升程度。

3、作物叶面积指数(lai)作为遥感双源et模型的关键输入因子,通过影响植被覆盖度的计算以及可利用能量的分配进而对组分温度划分和et估算产生影响,因而lai的精量遥感反演对于提升蒸散发的精度具有重要意义。基于植被指数与lai之间的线性关系来精量反演lai是广泛使用的方法之一。在多种植被指数里面,植被红光边缘指数(cired-edge)因其克服了ndvi存在的饱和现象,常被用于建立其与lai之间的相关方程来进行lai估算。但是cired-edge与叶面积指数随时间序列变化可能存在滞后性,因而简单的线性模型可能会忽视滞后性对叶面积指数估算的影响,进而影响组分温度划分和et估算精度。因此,需要考虑以上因素,提出合理方法来确定lai的遥感反演精确方程,以提升组分温度划分的精度从而最终提升et估算精度。


技术实现思路

1、针对上述问题,本专利技术的目的是提供一种基于两阶段精量反演叶面积指数提升遥感蒸散发精度的方法及系统。该方法通过田间实测作物lai和卫星遥感反演获取的植被红光边缘指数(cired-edge)信息,建立两阶段lai精量反演模型,并以典型双源et模型(tseb和htem)为例实现了遥感地表温度组分的精确划分,进而提升了蒸散发的估算精度。

2、为实现上述目的,本专利技术采取以下技术方案:

3、第一方面,本专利技术提供一种提升遥感蒸散发精度的方法,包括以下步骤:

4、根据两年田间实测的lai数据,结合哨兵影像反演作物生育期内植被红光边缘指数cired-edge,率定并验证监测作物的两阶段精量反演lai模型参数;

5、基于建立的两阶段精量反演lai模型,利用landsat8遥感影像和哨兵影像数据,作为典型遥感双源蒸散发模型的驱动数据,对遥感反演获取的地表温度进行组分温度划分,得到冠层温度和土壤温度;

6、基于lai精量估算和组分温度划分结果,利用典型遥感双源蒸散发模型对灌区作物蒸散发及其组分进行估算。

7、进一步,所述根据两年田间实测的lai数据,结合哨兵影像反演作物生育期内植被红光边缘指数cired-edge,率定并验证监测作物的两阶段精量反演lai模型参数,包括:

8、在灌区选择典型作物地块作为监测点,连续两年人工定期采集监测作物的lai数据,并记录相应的采集日期;

9、利用gee平台按照云量<20%判断原则,分析灌区两年作物生育期内的可用哨兵影像,并利用波段运算反演获得作物生育期内植被红光边缘指数cired-edge;

10、基于第一年实测的lai数据及遥感反演的cired-edge数据,结合对应作物日序数,利用修正的logistic模型对实测值进行拟合,分别获取监测作物全生育期的lai和cired-edge动态曲线;

11、根据获取的监测作物全生育期的lai和cired-edge动态曲线,确定lai和cired-edge两者之间存在的滞后性,并据此将监测作物的全生育期划分为快速生长期和逐渐凋萎期;

12、利用第一年快速生长期和逐渐凋萎期的lai实测值和遥感获得的cired-edge,分别率定监测作物的两阶段精量反演lai模型参数;

13、利用第二年遥感获得的监测作物的cired-edge数据,结合日序数,利用修正的logisic模型拟合获得对应于lai实测日期的cired-edge值;

14、将拟合得到的cired-edge值代入到率定的两阶段精量反演lai模型中进行监测作物的lai估算,并将lai估算值与第二年实测值进行精度对比,对所建立的两阶段lai精量估算模型参数进行验证。

15、进一步,所述灌区选择监测作物时,根据光合作用路径不同选择相应的作物种类。

16、进一步,所述基于建立的两阶段精量反演lai模型,利用landsat8遥感影像和哨兵影像数据,作为典型遥感双源蒸散发模型的驱动数据,对遥感反演获取的地表温度进行组分划分,得到冠层温度和土壤温度,包括:

17、在gee平台上根据云量<20%的筛选原则,分析可用的landsat8遥感影像,遥感反演获得地表温度、归一化植被指数、反照率以及太阳天顶角,作为典型遥感双源蒸散发模型的基础驱动数据集;

18、对htem模型中的关键参数进行调整修正;

19、根据率定并验证后的两阶段精量反演lai模型,利用遥感获取的cired-edge估算灌区lai,将灌区lai以及基础驱动数据集输入到典型遥感双源蒸散发模型中,将地表温度划分为冠层温度和土壤温度;

20、在灌区监测作物地块布设ctms-online型作物冠层温度及环境因子测量系统实时监测表面温度,根据精量甄别方法获取实际冠层温度和土壤温度;

21、将典型遥感双源蒸散发模型估算获得的冠层温度和土壤温度与实测土壤温度和冠层温度作对比,确定组分温度划分精度。

22、进一步,所述对htem模型中的关键参数进行调整修正,包括:

23、基于实测作物株高,利用logistic模型模拟获取整个生育期内作物株高曲线,确定作物最大株高hc_max;其中,模拟公式为:

24、h=e/(1+f×exp(-g×doy)

25、式中,h为作物株高,e,f和g为经验系数,根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述根据两年田间实测的LAI数据,结合哨兵影像反演作物生育期内植被红光边缘指数CIred-edge,率定并验证监测作物的两阶段精量反演LAI模型参数,包括:

3.如权利要求2所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述灌区选择监测作物时,根据光合作用路径不同选择相应的作物种类。

4.如权利要求2所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述基于建立的两阶段精量反演LAI模型,利用Landsat8遥感影像和哨兵影像数据,作为典型遥感双源蒸散发模型的驱动数据,对遥感反演获取的地表温度进行组分划分,得到冠层温度和土壤温度,包括:

5.如权利要求4所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述对HTEM模型中的关键参数进行调整修正,包括:

6.如权利要求1所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述基于组分划分结果,利用典型遥感双源蒸散发模型对灌区作物蒸散发及其组分进行估算,包括:

7.如权利要求6所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述结合遥感反演获取作物种植分布,包括:在作物生长初期,利用全球卫星定位系统对灌区进行种植结构调查,记录每个点的经纬度及种植作物,结合GEE平台获取的哨兵数据,利用随机森林法进行种植结构分类,获得监测作物的种植分布图。

8.一种提升遥感蒸散发精度的系统,其特征在于,包括:

9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质,其特征在于,所述一个或多个程序包括指令,所述指令当由计算设备执行时,使得所述计算设备执行如权利要求1至7所述方法中的任一方法。

10.一种计算设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器及存储器,所述存储器中存储有一个或多个程序,并被配置为所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1至7所述方法中的任一方法的指令。

...

【技术特征摘要】

1.一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述根据两年田间实测的lai数据,结合哨兵影像反演作物生育期内植被红光边缘指数cired-edge,率定并验证监测作物的两阶段精量反演lai模型参数,包括:

3.如权利要求2所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述灌区选择监测作物时,根据光合作用路径不同选择相应的作物种类。

4.如权利要求2所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述基于建立的两阶段精量反演lai模型,利用landsat8遥感影像和哨兵影像数据,作为典型遥感双源蒸散发模型的驱动数据,对遥感反演获取的地表温度进行组分划分,得到冠层温度和土壤温度,包括:

5.如权利要求4所述的一种提升遥感蒸散发精度的方法,其特征在于,所述对htem模型中的关键参数进行调整修正,包括:

6.如权利要求1所述的一种提升遥感蒸散发...

【专利技术属性】
技术研发人员:蔡甲冰常宏芳张宝忠王林江许迪魏征陈爱琪彭致功
申请(专利权)人:中国水利水电科学研究院
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1