CN115326721B 一种作物水分胁迫估算的方法 （河海大学）_第1页
CN115326721B 一种作物水分胁迫估算的方法 （河海大学）_第2页
CN115326721B 一种作物水分胁迫估算的方法 （河海大学）_第3页
CN115326721B 一种作物水分胁迫估算的方法 （河海大学）_第4页
CN115326721B 一种作物水分胁迫估算的方法 （河海大学）_第5页
已阅读5页，还剩16页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

号本发明公开了一种作物水分胁迫估算的方薄云较少覆盖的多光谱遥感影像和对应研究区在蒸散是通过改进的彭曼-蒙蒂斯组合获取；以测；利用地表实测的实际蒸散数据对RS-NP法进与新型作物水分胁迫指数的相关性，对RS-PM法的结果进行精度评定和交叉验证。本发明基于RS-NP法和RS-PM法构建了NM-CWSI法，在地表复杂的地区也能快速且高精度地监测干旱变化情2步骤一，获取薄云较少覆盖的多光谱遥感影像和对应步骤三，以步骤二中获得的实际蒸散和潜在蒸散作为水分数据计算与新型作物水分胁迫指数的相关性，对RS-PM法的结果进行精度评定和交叉23的计算公式为：λ将反射率波段ρλ转变为发射率的系数，c是将反射率波段ρλ转变为发射率的常。4[0003]现有的监测干旱的方法主要是采用温度植被干旱指数法(TVDI)和传统的作物胁迫指数估算法(CWSI)。TVDI法是地表温度和植被指数之间的空间关系的基础上推导得出5数化)法进行直接验证，采用地表实测的土壤水分数据计算与新型作物水分胁迫指数的相效应导致的反射率增量，f是植被覆盖度，NDVI为归一化植被指数，NDVIs是裸土像元的6对误差为10.61%;[0035]图4是本发明的不同方法结果与土壤水分数据的散点图，其中，(a[0036]图5是本发明的不同下垫面各站点NM-CWSI法与实际土壤含水量拟合图，其中，[0037]图6是本发明的不同高程各站点NM-CWSI法与实际土壤含水量拟合图，其中，(a)[0039]步骤1：获取黑河流域Landsat8多光谱遥感影像和CLADS气象数据，并进行预处括Landsat8数据和CLDAS数据。Landsat8数据的获取来自于网址：https：//研究区大小来确定是否需要进行镶嵌，最后将多光谱遥感影像和CLADS影像统一裁剪至同7处的饱和水气压梯度，γ为干湿球常数通过遥感数c分别是将反射率波段ρλ转变为发射率的系数和常数，εv和εg分别是植8点实测值之间有着很高的正相关关系。反演的平均误差为8.29W/m2，均方根误差为是潜在蒸散反演总体情况图。图中横轴为使用RS-PM模型反演得到的潜在蒸散值，纵轴为均方根误差为83.65W/m2，相对误差为10.61表明基于Landsat8的RS-PM模型的潜在蒸散9t[0082]图3为其他传统的方法与本发明提出的新型作物胁迫指数模型的定量对比图。从对于各不同程度的胁迫区分界限清晰，而CWSI理论模型对于小面积的差异变化敏感性较方法的结果与土壤水分数据的散点图。图4(a)是NM-CWSI改进模型反演值与土壤含水量拟明CWSI理论模型也能正确描述作物水分胁迫程度高低的空间分布，但NM-CWSI模型反演得TVDI模型能较好描述作物水分胁迫程度高低的空间分布，但NM-CWSI模型反演得到的CWSIR2达到-0.91。三种海拔高度的农田类型站点的基于NM-CWSI模型的作物水分胁迫反演结

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论