利用ESTARFM模型获取南方红壤区高时空分辨率MODIS遥感蒸散估算数据

蒸散发是水分循环的重要环节,影响着作物生长和粮食生产,获得长时序高空间分辨率蒸散发过程数据有助于优化区域水资源配置.基于Landsat和MODIS遥感数据,结合地面观测通量数据和气象数据,利用SEBS模型和ESTARFM模型获得了南方红壤区 2019 年 4-10 月高时空分辨率日蒸散量,并分析高时空分辨率日蒸散量时空变化特征及其影响因素.结果表明:高空间分辨率的遥感影像可获得精度更高的遥感蒸散模拟效果,基于Landsat遥感数据驱动的SEBS模型的模拟效果优于基于MODIS遥感数据作为输入的SEBS模型.ESTARFM模型获得的高时空分辨率日蒸散量与实测蒸散量对比,RMSE为 0.68mm·...

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Published in中国农业气象 Vol. 45; no. 9; pp. 953 - 967
Main Authors 冯静怡, 景元书, 冉楚钰, Sachini Kaushalya Dissanayake S.D
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京信息工程大学应用气象学院/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室,南京 210044 20.09.2024
Subjects
ESTARFM
时空融合技术
Spatiotemporal fusion technology
SEBS
Evapotranspiration
蒸散发
遥感
Remote sensing
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ISSN1000-6362
DOI10.3969/j.issn.1000-6362.2024.09.002

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Summary:蒸散发是水分循环的重要环节,影响着作物生长和粮食生产,获得长时序高空间分辨率蒸散发过程数据有助于优化区域水资源配置.基于Landsat和MODIS遥感数据,结合地面观测通量数据和气象数据,利用SEBS模型和ESTARFM模型获得了南方红壤区 2019 年 4-10 月高时空分辨率日蒸散量,并分析高时空分辨率日蒸散量时空变化特征及其影响因素.结果表明:高空间分辨率的遥感影像可获得精度更高的遥感蒸散模拟效果,基于Landsat遥感数据驱动的SEBS模型的模拟效果优于基于MODIS遥感数据作为输入的SEBS模型.ESTARFM模型获得的高时空分辨率日蒸散量与实测蒸散量对比,RMSE为 0.68mm·d-1,R2为 0.87.模拟获得的 2019 年4-10 月高时空分辨率日蒸散量在空间变化上与土地利用类型相关.各土地利用类型的蒸散量表现为林地>稻田>其他农用地,在时间变化上,4-8 月蒸散量呈上升趋势,8-10月蒸散量则逐渐降低,气温是影响研究区域蒸散量的主要气象因子.基于SEBS模型和ESTARFM模型获得的高时空分辨率蒸散量与实测蒸散量具有良好的相关性,SEBS模型与ESTARFM 模型结合的方法可作为估算南方红壤区蒸散量的有效工具.
ISSN:1000-6362
DOI:10.3969/j.issn.1000-6362.2024.09.002