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【课程】01 遥感环境物理学

刘树华,环境物理,化工出版社,第八章 遥感环境物理学 本章主要介绍了基于遥感技术获取地球表面环境物理信息的方法和一些遥感环境物理的概念。

1.1 大气校正遥感数据

本节主要介绍徐兴奎的研究成果。徐兴奎将到达大气顶部的能量分为三部分:地表反射能、大气分子散射和大气中气溶胶散射。单通道之间的关系可以表示为: I T O A = I S U R F ( z , θ , ? ) I R A Y ( z , θ , ? ) I A E R ( z , θ , ? ) (1) I_{TOA}=I_{SURF}(z,\theta,\phi) I_{RAY}(z,\theta,\phi) I_{AER}(z,\theta,\phi)\tag{1} ITOA=ISURF(z,θ,?) IRAY(z,θ,?)+IAER​(z,θ,ϕ)(1) Rayleigh散射表示为: I A R Y ( z , θ , ϕ ) = I S c o s z P R A Y ( ψ ) 4 ( c o s z + c o s θ ) { 1 − e x p [ − δ R A Y ( s e c θ + s e c z ) ] } τ t o t ( z ) τ t o t ( θ ) (2) I_{ARY}(z,\theta,\phi)=\frac{I_ScoszP_{RAY}(\psi)}{4(cosz+cos\theta)}\{1-exp[-\delta_{RAY}(sec\theta+secz)]\}\tau_{tot}(z)\tau_{tot}(\theta)\tag{2} IARY​(z,θ,ϕ)=4(cosz+cosθ)IS​coszPRAY​(ψ)​{ 1−exp[−δRAY​(secθ+secz)]}τtot​(z)τtot​(θ)(2) 气溶胶散射能为: I A E R ( z , θ , ϕ ) = I S c o s z P A E R ( ψ ) 4 ( c o s z + c o s θ ) { 1 − e x p [ − δ A E R ( s e c θ + s e c z ) ] } τ a ( z ) τ a ( θ ) (3) I_{AER}(z,\theta,\phi)=\frac{I_ScoszP_{AER}(\psi)}{4(cosz+cos\theta)}\{1-exp[-\delta_{AER}(sec\theta+secz)]\}\tau_{a}(z)\tau_{a}(\theta)\tag{3} IAER​(z,θ,ϕ)=4(cosz+cosθ)IS​coszPAER​(ψ)​{ 1−exp[−δAER​(secθ+secz)]}τa​(z)τa​(θ)(3)

1.2 地表环境物理参数的反演技术

本节介绍利用遥感反演大面积地表的反射率、地表温度、湿度等环境物理参数的方法。

1.2.1 植被指数和植被高度

(1)植被指数

植被的光谱特征规律性非常明显,红色和近红外波段的反差是对植物量很敏感的度量,因此,将红光和近红外光谱观测通道组合到植被指数在一定程度上反映着植被的演化信息。

国外学者陆续提出比植被指数、差值植被指数和归一化植被指数NDVI,NDVI是目前植被指数中应用最广的一种,计算公式为: N D V I = δ n − δ r δ n + δ r (4) NDVI=\frac{\delta_n-\delta_r}{\delta_n+\delta_r}\tag{4} NDVI=δn​+δr​δn​−δr​​(4) 为减少定标和仪器特性、云和云影、大气、双向反射率、土壤及叶冠背景、高生物量区饱和等因素影响,科学家提出抗大气影响植被指数(ARVI、IAVI)、土壤调节植被指数(SAVI、MSAVI)、增强的植被指数(EVI)等改进的指数。

美国发射的Terra和Aqua卫星搭载的中分辨率成像光谱仪MODIS,可以了解全球植被类型的分布及其生物环境物理和结构特征以及空间和时间变化特点。该产品包括NDVI-EVI两种植被指数。研究表明,MODIS植被指数对植被的季节变化、土地覆盖变化和生物环境物理参数变化是敏感的。

(2)植被高度

徐兴奎指出,对于大多数植被,特别是农作物,可以通过植被叶面积指数计算植被的高度,关系如下: h = A h L A I σ f (5) h=A_h\frac{LAI}{\sigma_f}\tag{5} h=Ah​σf​LAI​(5) 张仁华给出估算冬小麦高度的遥感参数化方法: h = 9.30 L A I σ f − 0.23 (6) h=9.30\frac{LAI}{\sigma_f}-0.23\tag{6} h=9.30σf​LAI​−0.23(6)

1.2.2 干旱区环境物理

通过遥感数据计算可直接或间接反映干旱区环境物理状况的参数有很多方法,分别介绍如下。

(1)热惯量法

土壤热惯量是土壤的一种热特性,它是引起土壤表层温度变化的内在因素,它与土壤含水量密切相关,并控制着土壤温度日较差的大小,计算公式为: p = C ( 1 − A ) Δ T 0 (7) p=\frac{C(1-A)}{\Delta T_0}\tag{7} p=ΔT0​C(1−A)​(7) (2)作物缺水指数法

作物缺水指数是土壤水分的一个度量指标,是遥感监测水分的一种很重要的方法。定义为: C W S I = 1 − E d E p (8) CWSI=1-\frac{E_d}{E_p}\tag{8} CWSI=1−Ep​Ed​​(8)

(3)植被指数法

植被指数是遥感监测地面植被生长状况的一个重要指数方法,当作物缺水时,作物的生长将受到影响,植被指数将会降低。

(4)距平植被指数

正距平反映植被生长较一般年份好,负距平反映植被生长较一般年份差。该指数定义为: A V I = N D V I i − N D V I ‾ (9) AVI=NDVI_i-\overline{NDVI}\tag{9} AVI=NDVIi​−NDVI(9) (5)条件植被指数

若 N D V I i NDVI_i NDVIi​和 N D V I m i n NDVI_{min} NDVImin​之间的插值小,表示该时段作物长势很差。

(6)条件温度指数

该指数强调了温度与植物生长的关系,即高温对植物生长不利。定义为 T C I = B T m a x − B T i B T m a x − B T m i n × 100 (10) TCI=\frac{BT_{max}-BT_{i}}{BT_{max}-BT_{min}}\times100\tag{10} TCI=BTmax​−BTmin​BTmax​−BTi​​×100(10) (7)归一化温度指数

定义为: N D T I = T ∞ − T S T ∞ − T 0 (11) NDTI=\frac{T_{\infty}-T_S}{T_{\infty}-T_0}\tag{11} NDTI=T∞​−T0​T∞​−TS​​(11) (8)条件温度植被指数 V T C I = L S T N D V I i m a x − L S T N D V I i L S T N D V I i m a x − L S T N D V I i m i n (12) VTCI=\frac{LST_{NDVI_imax}-LST_{NDVI_i}}{LST_{NDVI_imax}-LST_{NDVI_imin}}\tag{12} VTCI=LSTNDVIi​max​−LSTNDVI 标签: 温湿度传感器怎么连接nics650土壤水分传感器报pw传感器ts土壤水分传感器

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