AMSR2缺失数据重建及其土壤湿度反演精度评价

• 作者: 华俊玮 周楚炫 张桂欣 祝善友 郝振纯
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤湿度 传感器 温度 AMSR2 评价 重建 降尺度 植被干旱指数
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 137-143
• 页数: 7页
• 分类号: S127|S152.7+1
• 字数: 6584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.20.018

摘要

新型传感器土壤湿度产品在水分循环、农业管理等领域应用之前，需要评价其在不同区域的反演精度与数据质量。该文针对目前全球空间分辨率最高的 AMSR2（advanced microwave scanning radiometer 2）3级微波土壤湿度产品，实现了缺失数据重建及其反演精度评价目的。论文研究引入离散余弦函数表达的惩罚最小二乘回归（discrete cosine transformation-partial least square，DCT-PLS）方法，重建因卫星轨道等原因造成的缺失与异常值，以构建时空分布连续的土壤湿度数据；进而以山西省为例，采用1 km 分辨率的 MODIS 光学波段数据对 AMSR2微波产品进行降尺度处理，通过实测土壤湿度、温度植被干旱指数（temperature vegetation dryness index，TVDI）验证评价这2种不同尺度的微波土壤湿度数据质量。结果表明：DCT-PLS 方法能够充分利用三维时空信息对缺失数据进行重建，重建后土壤湿度具有较高质量；10、1 km 2种尺度的土壤湿度与实测土壤湿度在空间分布上较为吻合，2个示例日期中降尺度土壤湿度与 TVDI 之间的相关性提高了0.352、0.4264，能够更为准确地反映土壤湿度空间分布细节；通过实测数据、TVDI 指数的校验，降尺度前后的 AMSR2土壤湿度数据表现出了较高的质量与可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝振纯	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	177	2819	27.0	46.0
2	祝善友	南京信息工程大学地理与遥感学院	42	265	9.0	14.0
3	张桂欣	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	25	195	7.0	13.0
7	周楚炫	南京信息工程大学地理与遥感学院	1	6	1.0	1.0
8	华俊玮	南京信息工程大学地理与遥感学院	3	18	3.0	3.0