局域尺度上的水文或农业应用亟需较高空间分辨率的土壤湿度（SM）数据，微波土壤湿度空间降尺度是实现这一需求的重要途径。其中“光学/热红外与微波数据融合”的降尺度方法展现出了较大的应用潜力，然而这类方法依赖于遥感地表温度LST（Land Surface Temperature）或由LST分解得到的SM指数，受限于LST“云污染”、LST与SM解耦效应和LST分解不确定性等问题。为规避上述问题，本文通过构建3种地表蒸散效率LEE（Land surface Evapotranspiration Efficiency）与SM的降尺度函数关系（指数、余弦、余弦平方），利用MODIS地表蒸散数据（MOD16A2）计算得到的LEE（空间分辨率500 m）实现了SMAP土壤湿度产品（空间分辨率36 km）的空间降尺度。研究从动态范围、能量守恒、SM地面稀疏验证站、SM地面核心验证站等角度对降尺度算法进行评价分析。结果表明，本算法有效增加了原SM产品的空间细节特征、保持了原SM产品的动态范围并且降尺度前后能量守恒；与地面验证数据的对比分析表明，降尺度结果有效保持了原SM与地面实测数据的良好一致性；敏感性分析表明，余弦平方函数对MOD16A2产品误差的敏感性相对最小。
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耦合MOD16和SMAP的微波土壤湿度降尺度研究
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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