分别以大沽河、云山镇、移风店及南墅中学4个气象自动站的2013年月降水观测值为参照,通过分析估测降水量与实际降水量的关系,检验流域月降水遥感估测的有效性。图4.2为大沽河站点实测降水量与卫星估测降水量对比图。实测降水量与估测值线性相关,回归方程拟合度非常理想。综上所述,尽管某些站点个别月份的降水估测值存在较大误差,基于FY-2F的降水估计结果仍然可以表达流域降水的时空分布规律,是较为理想的降水产品。......
2023-09-17
Sandholt等在研究土壤湿度时发现,Ts-NDVI 的特征空间中有很多等值线,于是基于地表温度和NDVI 之间的经验参数关系,提出了温度植被干旱指数(TVDI)的概念。这个指数在概念上和计算上都非常直观。TVDI由植被指数和地表温度计算得到,只依靠图像数据,其定义为
式中:为最小地表温度,对应的是湿边;Ts为任意像元的地表温度;=a+b NDVI 为某一NDVI对应的最高温度,即干边;a、b 为干边拟合方程的系数。
图5.3 温度植被干旱指数模型解释图
TVDI 的 原 理 见 图5.3, 在干 边 上TVDI =1, 在 湿 边 上TVDI=0。对于每个像元,利用NDVI 确定根据T 在Ts/NDVI 梯形中的位置,计算TVDI。TVDI 越 大, 土 壤 湿 度 越低,TVDI 越小,土壤湿度越高。估计这些参数要求研究区域的范围足够大,地表覆盖从裸土变化到比较稠密的植被覆盖,土壤表层含水量从萎蔫含水量变化到田间持水量。
Moran等在假设Ts-NDVI 特征空间呈梯形的基础上,从理论上计算梯形4个顶点坐标的研究结果表明,在不同的植被覆盖度条件下,Ts-NDVI特征空间中最低温度随植被覆盖度而不同。因此本章在将Ts-NDVI 特征空间简化处理为三角形的同时,对同时进行线性拟合,拟合的方程为
这样可以由下式计算温度植被旱情指数
式中:a1、b1为干边拟合方程的系数;a2、b2为湿边拟合方程的系数。
使用TVDI方法反演土壤湿度的特点是模型参数可由图像数据直接获得,计算简单方便,并与土壤湿度相关。但TVDI 只表示同一图像水分状况的相对值。
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2023-09-17
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2023-09-17
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2023-09-17
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2023-09-17
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2023-09-17
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2023-09-17
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2023-09-17
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2023-09-17
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