基于遥感的区域蒸散量监测方法——ETWatch
科技成果——基于遥感技术的农业节水灌溉效应与作物产量评估
科技成果——基于遥感技术的农业节水灌溉效
应与作物产量评估
对应需求
农业节水灌溉遥感监测技术方法
成果简介
该成果通过遥感技术反演地表蒸散发的耗水监测，对节水灌溉效果进行定量评估，同时结合农作物长势监测及产量估算技术，实现对农作物产量的预估。
可获得灌区高时空分辨率的蒸散发数据，实现灌区玉米、小麦等主要农作物长势定量遥感监测，利用时间序列植被指数对灌区农作物进行分类，获得灌区农作物分类图和产量分布情况。
适用于节水灌溉遥感监测。
技术特点
该成果基于ESTARFM方法将MODIS的ET时间变化信息与TM的ET空间差异信息的有机结合，得到高时空分辨率地表蒸散发数据，在时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势，空间上又反映了高空间分辨率数据的空间细节差异。
1、构建了SEBS与METRIC模型相结合的蒸散发时空扩展模型，通过蒸发比法将SEBS从瞬时尺度扩展到日尺度。
2、建立了灌区玉米、小麦等主要农作物长势定量遥感监测方法，获取基于时间序列植被指数的玉米、冬小麦的拟合生长曲线。
3、采用C#+ENVI/IDL+ArcGISEngine的开发模式，利用ENVI/IDL 实现遥感影像处理与计算。
技术水平
实用新型专利1项，软件著作权1项。
应用情况
该成果在“黑龙江省国家高效节水灌溉示范区——安达示范区”（2014年到2016年）应用，围绕节水灌溉的节水效应与增粮效应进行评估。
已在东北地区推广运用，结合东北四省区节水增粮行动，对东北四省区节水增粮行动的节水与增粮效果进行了评估。
综合各类遥感影像数据的地表蒸散发监测与估算方法
综合各类遥感影像数据的地表蒸散发监测与估算方法遥感技术的发展为地表蒸散发监测与估算提供了更为便捷和准确的手段。
通过综合利用各类遥感影像数据，不仅可以监测蒸散发的时空分布，还可以进行蒸散发的估算和模拟。
本文将探讨综合各类遥感影像数据用于地表蒸散发监测与估算的方法。
一、遥感影像数据的分类及特点遥感影像数据常根据不同传感器的工作原理与波段范围进行分类。
光学遥感影像数据主要通过可见光、红外和短波红外波段捕捉地表信息，可以获取地表植被覆盖、土壤湿度等参数。
另外，热红外影像数据可以反映地表温度分布，而合成孔径雷达数据则可探测土壤含水量、地表粗糙度等。
各类遥感影像数据具有分辨率高、覆盖范围广、周期性强等特点，这使得其在地表蒸散发监测与估算中具有很大的应用潜力。
二、综合遥感影像数据的地表蒸散发监测方法1. 遥感监测植被蒸散发植被蒸散发是地表蒸散发的主要组成部分，并且与气候变化、水资源管理等密切相关。
通过多光谱遥感影像数据，可以获取植被的光谱响应，进而估算植被叶面积指数、叶面积等参数，从而实现植被蒸散发的监测。
2. 遥感监测土壤蒸发土壤蒸发是地表蒸散发的重要组成部分，尤其是在干旱地区。
利用遥感热红外影像数据可以反演地表温度，进而计算土壤蒸发通量。
此外，结合遥感合成孔径雷达数据，可以获取土壤含水量信息，进一步提高土壤蒸发的监测精度。
3. 综合监测蒸散发时空动态地表蒸散发具有显著的时空变化规律。
通过多时相遥感影像数据的监测，可以实现地表蒸散发时空变化的动态监测。
例如，利用陆地观测卫星上的微波辐射计可以获取地表蒸散发的时序变化，结合其它遥感数据，可以分析不同地区的蒸散发差异。
三、遥感影像数据的地表蒸散发估算方法1. 蒸散发模型利用遥感影像数据进行地表蒸散发估算的方法常基于物理模型。
常用的物理模型包括能量平衡模型和质量平衡模型。
能量平衡模型以表面能量平衡为基础，通过计算辐射能量、热通量、水分通量等参数来估算地表蒸散发。
质量平衡模型则以土壤水分为基础，结合土壤蒸发的动态变化规律，进行地表蒸散发的估算。
基于遥感与GIS的区域潜在蒸散发估算
基于遥感与GIS的区域潜在蒸散发估算
徐全芝
【期刊名称】《中国科技信息》
【年(卷),期】2016(0)19
【摘要】本文以黑河中上游为研究区,采用FAO Penman-Monteith计算时空间分布的潜在蒸散发模拟值和站点实测值相关分析结果表明,模拟潜在蒸散发效果相对较好。
潜在蒸散发在时间上动态变化表现为,任何地物类型4~9月变化趋势基本相似;变化幅度表现为5~7月较小,其他月份较大;潜在蒸散发在5~8月份相对较高,尤其是7月份最高。
在空间上表现为,荒漠半荒漠绿洲区变化相对平缓,而高寒森林草甸区幅度相对较大,其变化幅度与高程的起伏程度有一定的关系。
【总页数】2页(P71-72)
【作者】徐全芝
【作者单位】济南市城市规划咨询服务中心
【正文语种】中文
【相关文献】
1.双源蒸散发模型估算潜在蒸散发量的对比 [J], 杨雨亭;尚松浩
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县为例 [J], 王力涛;高伟;庄春晓
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遥感估算蒸散发量的日尺度扩展方法综述
遥感估算蒸散发量的日尺度扩展方法综述刘素华;田静;米素娟【摘要】遥感是获取大面积地表蒸散发量( evapotranspiration, ET)的主要手段,但是其所获得的ET是卫星过境时刻的瞬时值,而日尺度的ET才有实际意义和参考价值。
目前,已有多种由瞬时ET经过时间尺度扩展成日尺度ET的方法,如恒定蒸发比法,时间积分法、正弦关系法、作物系数法和冠层阻力法等。
为了对这些方法有一个清晰的了解和在应用时为方法选择提供依据,对以上5种常用方法的原理和特点进行了总结、对比和分析,并对当前该研究领域依然存在的难点问题和研究热点进行了总结。
%Remote sensing is a main method for obtaining large-scale land surface evaportransporation ( ET) , and the direct result of ET is an instantaneous value estimated at the passing time of satellite. Therefore only the daily evapotranspiration has practical significance. Recently, many ET time scale extrapolation methods have been proposed, such as constant evaporative fraction method, time integration method, sinusoid method, crop coefficient method and canopy resistance method. In order to provide readers with clear outlines about the methods and tell readers what is the proper justification when these methods are used, this paper attempted to summarize and make a comparison of the above 5 common methods based on their principles and characteristics. The results obtained show that each method has its own advantages and disadvantages, and hence researchers should consider features of the study area and the data to assure the best selection. What’ s more, there is a summarization about the existing difficulties and the research hotspots.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2016(028)004【总页数】8页(P10-17)【关键词】遥感;蒸散发量(ET);尺度扩展;蒸发比法;时间积分法;正弦关系法;作物系数法;冠层阻力法【作者】刘素华;田静;米素娟【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室，北京 100101; 中国科学院大学，北京 100049;中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室，北京 100101;中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室，北京 100101; 中国科学院大学，北京100049【正文语种】中文【中图分类】TP751.1蒸散发量(evapotranspiration, ET)包括土壤蒸发和植被蒸腾，是水圈、大气圈和生物圈水分和能量交换的主要过程[1]，也是农田生态系统中水量平衡和能量平衡的重要组成部分。
基于MODIS数据的柴达木盆地区域蒸散量的变化特征
基于MODIS数据的柴达木盆地区域蒸散量的变化特征金晓媚;郭任宏;夏薇【摘要】柴达木盆地是中国四大内陆盆地之一.盆地内大面积由荒漠覆盖,气候干旱少雨,生态环境脆弱.基于MODIS遥感数据,应用表面能量平衡系统(SEBS),对柴达木盆地及8个水资源区2001～ 2011年的区域蒸散量进行了计算,并分析了其影响因素.结果表明:柴达木盆地11年间的年蒸散量呈现逐渐增长的趋势,由2001年的72.73mm增加到2011年的182.34mm.盆地8个水资源区的区域蒸散量按由大到小的顺序排列为:都兰河希赛区、柴达木河都兰区、格尔木区、巴音河德令哈区、哈尔腾河苏干湖区、鱼卡河大小柴旦区、那棱格勒河乌图美仁区、茫崖冷湖区；盆地气象站实测的蒸发量值与实际蒸散量值的换算系数为0.12.区域蒸散量与气温、降水及相对湿度等气象因子呈正相关关系；同时,区域蒸散量随着地表植被覆盖率的增加而增大.【期刊名称】《水文地质工程地质》【年(卷),期】2013(040)006【总页数】6页(P8-13)【关键词】蒸散量;表面能量平衡原理;MODIS;植被覆盖率;柴达木盆地【作者】金晓媚;郭任宏;夏薇【作者单位】中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】P426.2;TV213.9地表的蒸发和植被的蒸腾共同构成蒸散(Evapotranspiration，ET)。
蒸散是大气－植被－土壤中能量交换的主要途径［1］。
研究区域蒸散的时空分布特征不仅是了解区域生态水文过程的基础，也对深入认识地表能量平衡和区域水循环具有重要意义［2］。
Penman-Monteith 公式［3～4］、波文比能量平衡法［5］、空气动力学法［6］等是传统估算蒸散发的方法，主要通过点上计算再推算至区域。
对于大尺度的非均质地表，这些以点代面的计算方法误差较大，很难满足精度上的要求。
如何利用多源遥感影像进行地表蒸散发监测与模拟研究
如何利用多源遥感影像进行地表蒸散发监测与模拟研究遥感技术是一种通过利用卫星、航空器、无人机等平台获取的多源遥感影像来进行地表蒸散发监测与模拟研究的有效手段。
地表蒸散发是指地表水体（如湖泊、河流等）或植被表面的水分被蒸发和蒸腾作用带走的过程。
对地表蒸散发进行监测与模拟研究，对于水资源管理、农业灌溉、干旱预警等领域具有重要意义。
首先，利用多源遥感影像进行地表蒸散发监测的关键在于获取具有高时空分辨率的影像数据。
卫星影像具有广覆盖、高空间分辨率的特点，适合于大范围监测地表蒸散发。
而航空器或无人机获取的影像则可以提供更高的空间分辨率和更精细的地面信息。
通过同时利用这些多源影像，可以获得更全面、准确的地表蒸散发监测结果。
其次，针对地表蒸散发监测的需求，可以结合遥感技术和气象站点观测数据进行模拟研究。
气象站点观测数据通常可以提供气温、湿度、风速等气象要素的实测值，而遥感影像则可以提供地表温度、植被盖度等信息。
结合这些数据，可以建立地表蒸散发监测与模拟的数值模型，从而对地表蒸散发进行精确预测和模拟。
通过地表蒸散发监测与模拟研究，可以获得很多有价值的信息。
首先，可以实现对地表水分的监测和管理。
通过遥感影像的分析，可以判断湖泊、河流的水体蒸发情况，并提前预测水资源的供应状况，为水资源分配等决策提供科学依据。
其次，可以进行农业灌溉的优化。
通过监测地表蒸散发，可以了解植被的水分需求，对农田的灌溉量、频率进行精细调整，以提高农业生产力和水资源利用效率。
此外，对于干旱气候区域，地表蒸散发模拟研究还能提供旱情监测和预警服务，以帮助相关部门采取应对措施，减轻干旱带来的损失。
综上所述，利用多源遥感影像进行地表蒸散发监测与模拟研究具有重要的应用价值。
这一技术手段的发展，为水资源管理、农业灌溉等领域提供了有效工具，能够更好地利用和管理地表水资源，提高水资源的利用效率。
通过进一步研究和实践探索，相信多源遥感影像在地表蒸散发监测与模拟研究方面的应用将会更加广泛和深入，为解决相关问题提供更多的理论与实践支撑。
利用遥感估算地表蒸散研究进展
利用遥感估算地表蒸散研究进展
赵静;姜琦刚;杨佳佳;王坤;陈凤臻
【期刊名称】《兰州大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2008(000)0S1
【摘要】地表蒸散是水量平衡和地表能量平衡的主要组成部分,目前已经发展多种估算地表蒸散量的方法,对比分析各种蒸散估算方法,遥感方法被认为是目前估算蒸散的最佳方法.通过总结遥感方法估算地表蒸散研究进展,对比遥感估算蒸散常用的3种方法:统计经验法、数值方法和理论方法,介绍常用遥感估算地表蒸散模型,并简要探讨遥感方法估算地表蒸散存在的问题.
【总页数】1页(P)
【作者】赵静;姜琦刚;杨佳佳;王坤;陈凤臻
【作者单位】吉林大学地球探测科学与技术学院;吉林大学地球探测科学与技术学院;吉林长春;吉林长春
【正文语种】中文
【中图分类】TP79
【相关文献】
1.遥感估算伊洛河流域地表蒸散的空间尺度转换 [J], 张亚丽;王万同
2.山地地表蒸散发遥感估算研究现状 [J], 赵伟;黄盼;李爱农
3.HJ-1B星地表蒸散发遥感估算系统的设计与应用 [J], 尹新沆;张友静;钱志奇;李晓宁;陈静欣
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5.基于SEBAL模型的地表蒸散发量遥感估算:以蒲城县为例 [J], 杨亮彦
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基于遥感的区域蒸散量监测方法[发明专利]
![基于遥感的区域蒸散量监测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/60b52aea4a7302768f99392c.png)
专利名称：基于遥感的区域蒸散量监测方法专利类型：发明专利
发明人：吴炳方,熊隽,闫娜娜
申请号：CN200810179250.0
申请日：20081204
公开号：CN101551459A
公开日：
20091007
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于遥感的区域蒸散量监测方法，包括如下的步骤：(1)获取特定区域的多时相多分辨率卫星遥感影像数据；(2)对地面的关键参量进行遥感反演；(3)通过遥感地气交换模型计算地气能量交换过程中每个像元的阻抗；计算出用于加热每个像元上方空气的显热通量，通过能量平衡余项式计算潜热能量，推求有效表面阻抗；(4)运用时间重建技术从瞬时间断的遥感观测中获取完整的植被生长期过程曲线；(5)在逐日尺度上建立表面阻抗模型以获取逐日地表阻抗；(6)反复运用P－M 模型求得逐日蒸散量，进行时间累计和尺度下推，从而最终确定区域地表蒸散量。
通过在多个区域的实测验证，证明本区域蒸散量监测方法行之有效。
申请人：北京天宏金睛信息技术有限公司
地址：100094 北京市海淀区中关村软件园孵化器1322-3室
国籍：CN
代理机构：北京北新智诚知识产权代理有限公司
代理人：陈曦
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基于遥感-过程耦合模型的地表蒸散量应用研究
引用格式 ： 吴荣军 ， 葛琴 ， 詹 习武 ， 关福来 ， 姚树然 ． 基 于遥感． 过程耦合模型 的地表蒸散量应用研究 ［ Ｊ ］ ． 生态环境学报， ２ ０ １ ３ ，
Ｅ － ｍａ ｉ ｌ ： ｅ ｄ ｉ ｔ ｏ ｒ ＠ｊ ｅ ｅ ｓ ｃ ｉ ． ｃ ｏ ｍ
基于遥感一 过程耦合模 型的地 表蒸 散量应 用研 究
吴荣军 Ｌ ，葛琴 ，詹 习武 。 ，关福来 ，姚树 然
１ ． 江 苏省 大气 环境 监测 与 污染控 制 高技术 研 究重 点实 验室 ，南 京 ２ １ ０ ０ ４ ４ ；２ ． 南 京信 息工 程 大学环 境科 学与 工程 学 院 ，南 京 ２ １ ０ ０ ４ ４ ；
４ ． 河 北 省气 象科 学研 究所 ，石 家庄 ０ ５ ０ ０ ２ １
摘 要 ：作 为陆面过程 中地气相互作 用的重要过程之一 ，蒸散发（ Ｅ ｖ ａ ｐ ｏ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，Ｅ Ｔ ） 在地球 的大气 圈． 水圈． 生物圈 中发挥 着重要作用 。利用遥感． 过程耦合模 型 ＢＥ Ｐ Ｓ ，以中分辨率成像光谱仪（ ＭＯＤ Ｉ Ｓ ） 数据和 ＮＣ Ｅ Ｐ ／ ＮＣ ＡＲ再分析资料为主要输入 ， 模拟分析 了 ２ ０ ０ ７ －２ ０ ０ ９年美国区域的地表 Ｅ Ｔ ，同时利用通量观测 网 Ａｍｅ ｒ ｉ Ｆ ｌ ｕ ｘ的站点观测数据验证该模型在 Ｅ Ｔ模拟研究 中的可靠性 与适应 。结果表 明 ：１ ２个站点通量实测值 与 Ｂ Ｅ Ｐ Ｓ模 型模 拟的 Ｅ Ｔ值 的相关 系数为 ０ ． ７ ２ ９ ７ （ Ｐ ＜ ０ ． ｏ ５ ） ，表明 Ｂ Ｅ Ｐ Ｓ 模型能够较好 的模拟研究 区的地表 Ｅ Ｔ 。Ｅ Ｔ在 １ 年 内呈现 明显 的单 峰趋 势 ，５ —９ 月Ｅ Ｔ值较高 ，可达 ６ ０ ｍｌ ＇ ｎ ・ ｍｏ ｎ 以上 ，最 小值在 １ 月份 ，值为 ８ ． ３ ９ １ Ｔ Ｉ Ｉ Ｔ Ｉ ・ ｍ ｏ ｎ ～ ，最大值在 ７月份 ，值为 １ １ ８ ． ０ ４ ｍｍ・ ｍｏ ｎ ～ 。该区域 Ｅ Ｔ的平均年 总量为 ５ ０ ５ ｒ ｌ ｌ ｎ ｌ ・ ａ ～ 。受 地形 、气候 的影响 ，Ｅ Ｔ最 高值对应 于南部 区域 ，这些地 区 Ｅ Ｔ的年总量普遍 在 ６ ０ ０ ｍｍ・ ａ ０以上 ，最 高值 为 １ ６ ６ ７ Ｉ Ｙ Ｉ ／ Ｙ Ｉ ． ａ ～ ，对 应 的主要覆被类 型为草地 和农 田 ；中北部 和东部 的大部分 区域 Ｅ Ｔ年总量为 ４ ０ ０ ～ ６ ０ ０ ｍ ｍ・ ａ ～ ；Ｅ Ｔ最小值在西部 区域 ，年总 量小于 ４ ０ ０ ｍｍ・ ａ ～ ，对应覆被类型为疏林地和混交林 。降水量与 Ｅ Ｔ差值 呈现从 东向西逐渐递减 的趋 势 ，最小值主要分布在 西部沙漠 。整个研究 区域 Ｅ Ｔ与 降水量之 比的平均值为 ０ ． ７ ２ ，由东 向西基本呈现增加趋势 ，在西部 以及 中北部 的部分地 区比 值达到最大 。
基于遥感和Penman-Monteith模型的内陆河流域不同生态系统蒸散发估算
基于遥感和Penman-Monteith模型的内陆河流域不同生态系统蒸散发估算王海波;马明国【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2014(034)019【摘要】遥感数据具有很好的时空连续性,它是区域蒸散发通量估算的有效方法.引入了一个简单的具有生物物理基础的Penman-Monteith (P-M)模型,分别利用黑河流域高寒草地阿柔站和干旱区农田盈科站2008-2009年的气象数据和MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)叶面积指数(LAI),实现了2008-2009年日蒸散发的估算,并同时实现了对植被蒸腾和土壤蒸发的分别估算.结果表明,利用P-M公式模拟的蒸散发与实测的蒸散发具有较好的一致性,日蒸散发模拟的决定系数(R2)超过0.8.估算的高寒草甸和干旱区农田玉米全年平均的蒸腾分别为0.78 mm/d和1.20 mm/d,分别占总蒸散发的60％和61％,土壤蒸发分别为0.53和0.77 mm/d,占总蒸发的40％和39％.可见两种生态系统的作物蒸腾均强于土壤蒸发,同时农田玉米蒸腾强于高寒草甸蒸腾.研究结果证明了基于遥感的P-M公式可以很好地实现对高寒草地和干旱区农田生态系统蒸散发的估算.通过考虑土壤水分变化对气孔导度的影响,可以提高模型对农田蒸散发的模拟精度.【总页数】10页(P5617-5626)【作者】王海波;马明国【作者单位】中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,黑河遥感试验研究站,甘肃730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,黑河遥感试验研究站,甘肃730000【正文语种】中文【相关文献】1.基于SEBAL模型的地表蒸散发量遥感估算:以蒲城县为例 [J], 杨亮彦2.基于Penman-Monteith Leuning模型的遥感蒸散发估算——以四川省马尔康县为例 [J], 王力涛;高伟;庄春晓3.基于SEBAL模型和Landsat-8遥感数据的农田蒸散发估算 [J], 郭二旺;郭乙霏;张凌杰;闫超德;梁转信4.基于遥感双层模型的宝鸡峡灌区日蒸散发估算 [J], 朱明承;占车生;王会肖;王飞宇;韩建;马美红5.基于SEBAL模型的疏勒河流域蒸散发估算与灌溉效率评价 [J], 宁亚洲;张福平;冯起;魏永芬;李玲;刘洁遥;曾攀儒因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遥感技术的鄱阳湖湿地蒸散发估算研究
基于遥感技术的鄱阳湖湿地蒸散发估算研究张秀平;许小华;雷声;章重;李伊林【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2014(045)001【摘要】目前,鄱阳湖湿地蒸散发量的监测主要以周边的蒸发站监测为主.受地表类型、土壤湿度等要素空间分布的非均匀性影响,陆地站的观测值难以代表整个鄱阳湖湿地的蒸散发量.基于卫星遥感数据和实测水文气象资料,利用SEBAL模型对鄱阳湖湿地及环湖区蒸散发量进行了估算,分析了鄱阳湖湿地蒸散发量分布及年内变化情况.遥感反演获得的湿地蒸散发量与棠荫站实测资料基本吻合,相关系数达0.8,证明通过遥感技术估算湿地蒸散发量是可行的.【总页数】5页(P28-31,76)【作者】张秀平;许小华;雷声;章重;李伊林【作者单位】江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029【正文语种】中文【中图分类】X171.1【相关文献】1.基于遥感技术的绿地耗水估算与蒸散发反演 [J], 邸苏闯;吴文勇;刘洪禄;潘兴瑶2.基于CSA-SIM-LSSVM的不同时间尺度参考作物蒸散发估算研究 [J], 王文川;赵钊;张磊3.基于CSA-SIM-LSSVM的不同时间尺度参考作物蒸散发估算研究 [J], 王文川;赵钊;张磊4.基于昼夜水位波动法估算地下水蒸散发量的研究——以河西走廊典型绿洲为例[J], 王京晶;刘鹄;徐宗学;王思佳5.基于SEBAL模型和环境卫星的区域蒸散发量及灌溉水利用系数估算研究 [J], 刘馨井雨;韩旭东;张晓春;王修贵;杨丽清;常志富;刘辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
地表参数
2、地表参量—北方地区地表温度(1km)
多光谱热红外卫星遥感数据
（AIRS、IASI 数据；MODIS 数据）
卫 星 数 据
尺度扩展：通过片区与
样区的调查及收集（气象
地表温度遥感反演的通用“劈窗”方法，地表比辐射反演方法 大气可降水汽含量反演方法
反 演 方 法
部门），对地表比辐射率 和大气水汽含量等区域化 参数进行确定；对农田、
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光能利用率ε 温度胁迫T2
( SR SRmin ) ( FPAR max FPAR min ) FPAR ET FPAR 植被蒸散发 水分胁迫W min SRmax SRmin
(t ) * T1 (t ) T2 (t ) W (t )
ETWatch
高时间分辨率
AVHRR MODIS SPOT VGT ……
过程：方法与监测
单要素数据同化
多源数据同化技术/系统 多要素数据同化
数据融合与同化 参量估算方法研究
同化数据 协调、一致的时空连续数据集 （1）高时间分辨率 （2）高空间分辨率 （3）高精细/海量 （4）高可靠性 土地覆盖及地表参量监测方法 植被覆盖度/LAI 监测模型 NPP/生物量监 测模型 地表温度/蒸散 发监测模型
表参量指标。
3、科学问题—有生态学意见的遥感参量
空间一致、时间可比、满 足动态生态模型需求
数据重建：不同遥感平台、 不同传感器间的数据存在不 一致 协同反演：不同遥感数据反 演得到的陆表参数间的不一 致 模型同化：时间尺度与空间 分辨率与需求间的不一致
耦合间隙
Original NDVI
Hyperion
光谱库
数据处理
光谱观测
如何利用多源遥感影像进行地表蒸散发监测与模拟研究
如何利用多源遥感影像进行地表蒸散发监测与模拟研究概述：地表蒸散发是指地表水分向大气逐步蒸发和植物通过蒸腾作用释放水分的过程。
了解地表蒸散发的分布和变化对于水资源管理、生态环境保护和农业生产等具有重要意义。
利用多源遥感影像进行地表蒸散发监测与模拟研究可以提供高时空分辨率、全面、即时的地表蒸散发信息，为相关领域的决策提供科学依据。
一、遥感技术在地表蒸散发监测中的应用1.1 蒸发皿法蒸发皿法是传统的地表蒸散发测量方法，但其局限性在于采样点有限，无法全面反映地表蒸散发的时空分布状况。
1.2 热量平衡法热量平衡法是通过测量地表能量平衡来估算地表蒸散发，但该方法需要大量仪器和人力投入，成本较高。
1.3 遥感技术遥感技术通过获取地表反射率、温度等参数，借助数学模型反演地表蒸散发。
遥感技术具有全面、快速、经济等优势，逐渐成为地表蒸散发监测的重要手段。
二、多源遥感影像在地表蒸散发监测中的优势与应用2.1 光学遥感影像光学遥感影像可以通过反射率信息反演地表植被指数，从而间接估算植被蒸散发。
其优势在于高时空分辨率，适合小尺度研究。
2.2 热红外遥感影像热红外遥感影像可以获取地表温度，通过温度梯度等参数计算地表蒸散发。
其优势在于对植被类型的无损伤、全天候监测，适合大尺度研究。
2.3 雷达遥感影像雷达遥感影像可以通过反射率信息和土壤含水量等参数计算地表蒸散发。
其优势在于不受云遮挡和气象条件限制，适合长时间序列研究。
三、地表蒸散发模拟研究方法3.1 水量平衡模型水量平衡模型是最常用的地表蒸散发模拟方法，通过估算入流、蒸散发和出流之间的平衡关系，反演地表蒸散发量。
该方法依赖于降水、温度、植被等参数，可以与遥感监测结果结合使用，提高模型精度。
3.2 物理模型物理模型通过模拟土壤水分运动和植物蒸腾作用的物理过程，预测地表蒸散发量。
该方法需要较为精确的输入数据和模型参数，对研究区域要求较高，但可以提供较准确的地表蒸散发分布情况。
3.3 统计模型统计模型基于多个样本数据，通过统计方法建立地表蒸散发与环境因素之间的关系，预测地表蒸散发量。
蒸散发量et
蒸散发量et简介蒸散发量（Evapotranspiration，简称ET）是指土壤水分通过蒸发和植物蒸腾作用进入大气的水量。
它是地球水循环中的一个重要环节，对于维持生态系统的水平衡、调节气候和农业生产具有重要意义。
蒸散发量的计算和预测是水文学、气象学、生态学和农业科学等领域的研究热点之一。
蒸散发量的计算方法主要有实测法、经验公式法和遥感法等。
实测法是通过观测地面气象要素、土壤水分和植被状况等数据，直接计算出蒸散发量。
这种方法的准确性较高，但需要大量的观测设备和人力投入，且受观测条件和时空尺度的限制。
经验公式法则是根据已有的实验数据和理论模型，建立蒸散发量与相关因素之间的经验关系。
这种方法简便易行，但准确性受到经验和模型的局限。
遥感法则是利用卫星遥感技术，通过监测地表温度、湿度、植被指数等信息，间接推算出蒸散发量。
这种方法具有大范围、高频次和长时间序列的优势，但受到遥感数据质量和反演算法的影响。
蒸散发量的影响因素主要包括气候因素、土壤因素、植被因素和地形地貌等。
气候因素主要包括气温、湿度、风速、太阳辐射等，它们直接影响到水分的蒸发和植物的蒸腾作用。
土壤因素主要包括土壤类型、土壤含水量、土壤质地和土壤结构等，它们决定了土壤水分的供给能力和蒸发速率。
植被因素主要包括植被类型、植被覆盖度、植被生长状态等，它们影响到植物对水分的需求和蒸腾作用。
地形地貌因素主要包括海拔高度、坡度、坡向等，它们影响到水分的再分配和蒸发过程。
蒸散发量的时空变化规律复杂多样，受到多种因素的影响。
一般来说，蒸散发量随着季节的变化而变化，夏季和秋季的蒸散发量较大，冬季和春季的蒸散发量较小。
这是因为夏季和秋季气温高、湿度大，水分蒸发和植物蒸腾作用较强；而冬季和春季气温低、湿度小，水分蒸发和植物蒸腾作用较弱。
此外，蒸散发量还受到降水、日照时数、风速等气象因素的影响。
降水会补充土壤水分，降低蒸发速率；日照时数增加会提高气温，加快水分蒸发；风速增大会加速水分蒸发和植物蒸腾作用。
遥感监测地表蒸发量方法
遥感监测地表蒸发量方法遥感监测地表蒸发量方法地表蒸发量是指在一定时间内，地表水体由液态转为气态的总量。
它是水文循环的重要组成部分，对于水资源管理、农业灌溉、气候变化研究等具有重要意义。
然而，传统的地表蒸发量监测方法通常受限于监测点数量有限、时间分辨率低和操作复杂等问题。
因此，研究人员开始探索利用遥感技术监测地表蒸发量的新方法。
遥感技术是指通过卫星、飞机或其他遥感平台获取地表信息的技术手段。
它具有全球覆盖、高时空分辨率和非接触式监测等优势，因此被广泛应用于地质勘探、环境监测和资源管理等领域。
在地表蒸发量监测中，遥感技术可以提供多种数据源，包括地表温度、植被指数、风速和湿度等，以反映地表蒸发过程的动态变化。
首先，地表温度是遥感监测地表蒸发量的重要参数之一。
地表温度可以通过热红外遥感数据获取，它与地表蒸发量存在一定的正相关关系。
由于地表蒸发过程需要消耗大量的热量，因此地表蒸发量较大的地区通常具有较高的地表温度。
通过对地表温度的监测和分析，可以推测地表蒸发量的变化趋势和空间分布。
其次，植被指数是另一个重要的遥感数据参数。
植被指数可以通过可见光和红外遥感数据计算得到，它反映了地表植被的生长状况。
植被的光合作用和蒸腾作用是地表蒸发的重要驱动力，因此地表蒸发量与植被指数之间存在一定的正相关关系。
通过对植被指数的监测和分析，可以估算地表蒸发量的大小和变化情况。
此外，风速和湿度也是遥感监测地表蒸发量的重要参数。
风速可以通过微波遥感数据获取，湿度可以通过可见光和红外遥感数据计算得到。
风速和湿度对地表蒸发量的影响较为复杂，但它们通常与地表蒸发量存在一定的负相关关系。
通过对风速和湿度的监测和分析，可以进一步改进地表蒸发量的估算模型，提高监测的准确性。
综上所述，遥感技术为地表蒸发量监测提供了新的方法和手段。
利用地表温度、植被指数、风速和湿度等遥感数据参数，可以更全面地了解地表蒸发过程的动态变化。
研究人员将继续探索和改进遥感监测地表蒸发量的方法，以提高水资源管理和气候变化研究的能力。
区域蒸散发遥感估算方法及验证综述
区域蒸散发遥感估算方法及验证综述一、本文概述Overview of this article随着全球气候变化和水资源短缺问题的日益严重，区域蒸散发（Evapotranspiration, ET）的准确估算变得至关重要。
蒸散发是地表水分从土壤、植被和大气界面进入大气的过程，是水文循环和能量平衡的重要组成部分。
因此，对区域蒸散发的遥感估算方法及验证进行综述，对于理解区域水循环机制、评估水资源利用效率、预测气候变化影响等具有重要意义。
With the increasing severity of global climate change and water scarcity, accurate estimation of regional evapotranspiration (ET) has become crucial. Evapotranspiration is the process by which surface water enters the atmosphere from the interface of soil, vegetation, and atmosphere, and is an important component of hydrological cycle and energy balance. Therefore, a review of remote sensing estimation methods and validation of regional evapotranspiration is of great significance for understandingregional water cycle mechanisms, evaluating water resource utilization efficiency, and predicting the impact of climate change.本文旨在系统梳理和评述近年来区域蒸散发的遥感估算方法及其验证研究。
遥感手段估算蒸散发的主要方法和原理
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