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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (2): 73-79    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.02.10
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基于综合干旱指数的淮河流域土壤含水量反演
张文1(), 任燕2(), 马晓琳3, 胡艺杰4
1.武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079
2.国家知识产权局专利局专利审查协作河南中心,郑州450046
3.河南省白沙水库管理局,禹州 461670
4.华北水利水电大学资源与环境学院,郑州 450045
Estimation of soil moisture with drought indices in Huaihe River Basin of East China
Wen ZHANG1(), Yan REN2(), Xiaolin MA3, Yijie HU4
1. School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
2. Patent Examination Cooperation Center of the Patent Office,SIPO,Zhengzhou 450046,China
3. Administration of Baisha Reservoir, Yuzhou 461670, China
4. School of Resource and Environment, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450045, China
全文: PDF(2379 KB)   HTML  
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摘要 

为了方便快捷地得到大范围的土壤含水量产品,以MODIS数据为数据源,淮河流域为研究区域,结合表观热惯量模型和植被供水指数模型的适用性特点,根据地表植被覆盖度的不同,建立综合干旱指数(comprehensive drought index,CDI)模型,对土壤含水量进行反演; 然后,将反演的CDI结果与地表实测数据进行相关性建模,得到CDI与实测数据间的最佳拟合模型,利用该模型把CDI结果转化为最终的土壤含水量值; 最后,通过实测含水量数据来验证反演结果的可靠性和精度。结果表明,反演得到的土壤含水量与实测土壤含水量相关性较高,相关系数R 2均在0.7左右,该方法对于高效地获取大面积土壤含水量信息具有较好的应用价值。

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张文
任燕
马晓琳
胡艺杰
关键词 MODIS综合干旱指数相关性分析土壤含水量    
Abstract

In this study, the authors examined the estimation of soil moisture with various drought indices in Huihe River Basin of East China. MODIS data were used for the estimation. Such drought indices as apparent thermal inertia (ATI) and vegetation supply water index (VSWI) were used for the estimation. On the basis of these drought indices, the authors integrated the drought indices into a comprehensive drought index (CDI) for the study to estimate soil moisture in East China. As dimensionless data, CDI cannot represent the actual soil moisture. The authors introduced the measured data, and built the correlation model between CDI and measured data. CDI can therefore be converted to soil moisture through the model. Finally, the authors used the measured data to verify the reliability and accuracy of the estimation results. The results show that the correlation between measured data and estimation data is high, and R 2 values are around 0.7. The method in this study has great application value for estimating soil moisture in large area.

Key wordsMODIS    comprehensive drought index    correlation analysis    soil moisture
收稿日期: 2016-09-14      出版日期: 2018-05-30
:  TP79  
通讯作者: 任燕
引用本文:   
张文, 任燕, 马晓琳, 胡艺杰. 基于综合干旱指数的淮河流域土壤含水量反演[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 73-79.
Wen ZHANG, Yan REN, Xiaolin MA, Yijie HU. Estimation of soil moisture with drought indices in Huaihe River Basin of East China. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(2): 73-79.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.02.10      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I2/73
Fig.1  研究区及实测站点示意图
Fig.2  拟合关系对比
线性模型 N R R2 F Significance F
y=0.265 6x+0.048 6 81 0.87 0.75 434.67 7.43e-34
Tab.1  淮河流域土壤含水量与CDI值之间的线性统计关系
Fig.3  淮河流域土壤含水量分布
Fig.4  淮河流域实测土壤含水量与反演土壤含水量对比
深度 时间 样本数 MaxE ABVR RMSE 平均
RMSE
5月11日 84 0.055 4 0.024 9 0.030 9
0~10 cm 5月21日 89 0.036 5 0.019 7 0.013 6 0.022 3
6月1日 72 0.013 1 0.019 0 0.022 6
5月11日 85 0.117 4 0.032 9 0.040 3
10~20 cm 5月21日 90 0.102 2 0.026 3 0.030 1 0.036 0
6月1日 72 0.096 3 0.027 6 0.037 8
Tab.2  实测土壤含水量与反演土壤含水量误差分析
Fig.5  0~10 cm实测土壤含水量与反演土壤含水量相关性分析
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