【RS Notes】Rahimzadeh-Bajgiran et al. 2013 利用光学/热红外遥感监测土壤水分

DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2013.06.004

思路

利用温度-植被指数特征空间估算蒸发比（Evaporative Fraction, EF），然后利用EF和土壤水分（Soil Moisture, SM）之间的经验关系来估算土壤水分。

研究区

加拿大草原三省（Canadian Prairies）

方法

EF的定义

其中 是Priestley-Taylor参数，注意其与原始的P-T参数 有一定区别。 应用于湿润地表，而 可以应用于更广的含水量范围。

特征空间的建立

选择 还是 ？

• 与地表能量交换直接相关，并且蒸气压差（VPD）近似线性；但 的测量困难，尤其是在研究区较大时。
• 可以直接由遥感数据得到，但其受空间异质性的影响更大，因此应用的研究区也不能过大。
• 还可以使用昼夜温差 ，它与热惯量有着直接联系。

本文考虑了三种选择：

1. MODIS Terra
2. MODIS Aqua
3. MODIS Aqua

其中 选用了与卫星过境时间接近的NARR 3小时平均气温产品。

然后，可以利用特征空间计算每一点处的 ：

从EF估算土壤水分

Komatsu模型

其中 是土壤体积含水量， 是土壤特征体积含水量，与土壤类型和风速等参数有关。

Lee-Pielke模型

其中 是最大田间持水量时对应的土壤体积含水量。

结果

Terra和Aqua区别不大，使用 会有明显区别，完全植被覆盖端的温度差要显著大于前两者。

讨论

EF-SM经验模型的选择

尽管Komatsu模型参数更多，考虑的因素更多，但Lee-Pielke模型效果更好。

特征空间的选择

使用 精度优于 ，同时对遥感影像的要求也更低，因为后者需要连续两景无云的影像。