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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

The Relationship Between the Variation Rate of MODIS Land Surface Temperature and AMSR-E Soil Moisture and Its Application to Downscaling

作     者:王安琪 解超 施建成 宫辉力 WANG An-qi;XIE Chao;SHI Jian-cheng;GONG Hui-li

作者机构:首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 中国科学院遥感应用研究所北京100101 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 

出 版 物:《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期:2013年第33卷第3期

页      面:623-627页

核心收录:

学科分类:09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 090301[农学-土壤学] 

基  金:国家自然科学基金重点项目(40930530) 中国科学院创新团队国际合作伙伴计划(KZZD-EW-TZ-09) 国家自然科学基金项目(41130744/D0107 41171335/D010702) 北京市自然科学基金项目(8101002)资助 

主  题:被动微波 土壤水分 地表温度 瞬时变化 幂指数函数 降尺度 

摘      要:土壤水分参数是陆面过程与水循环的重要影响因素。不同的遥感平台可提供不同时间和空间尺度的土壤水分,它们分别具有各自的优势与不足。利用被动微波辐射计AMSR-E土壤水分和MODIS地表温度、植被指数产品,作者探讨了地表温度变化率和土壤水分的关系,并借鉴地表温度Ts和归一化植被指数NDVI的特征空间理论,构造了温度变化率和土壤水分的三角形特征空间。随着地表温度变化率的增加,土壤水分的分布范围缩小,同时土壤水分的数值降低。作者由此提出了变温植被指数(TVVI),并指出该指数与土壤水分呈稳定的幂指数函数关系,建立了土壤水分与温度变化率的经验定量模型。之后作者通过上述函数关系和高分辨率MODIS数据,实现了AMSR-E土壤水分数据的降尺度处理。与地面实测数据的比较表明,该降尺度方法的准确性较高。

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