HYDRUS模型与遥感集合卡尔曼滤波同化提高土壤水分监测精度

• 作者: 丁建丽 王璐 陈文倩
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤水分 遥感 同化 HYDRUS模型 En-KF TVDI特征空间
• 年，卷（期）: 2017,（14）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 166-172
• 页数: 7页
• 分类号: S161.4
• 字数: 5521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.14.023

摘要

精确地估测干旱区土壤水分含量,对该区域的农业发展与水土保持具有重要意义.该文以MODIS与Landsat TM数据为数据源,利用其反演获得的条件温度植被指数(temperature-vegetation drought Index,TVDI)作为观测算子,将集合卡尔曼滤波(ensemble Kalman filter,En-KF)同化方法应用于水文模型(HYDRUS-1D),进行干旱区表层土壤水分的模拟.结果表明:遥感数据反演土壤水分所构建的二维特征空间TVDI与表层土壤水分有较好的一致性;En-KF同化方法对模型变量与观测算子的更新,与单纯使用HYDRUS模型相比,获得的表层土壤水分含量精度有了明显提高,其均方根误差缩小了1个百分点,平均误差缩小了5个百分点.可见,基于多源遥感数据对表层土壤水分的En-KF同化模拟在干旱区具有较大的潜力,是提高干旱区土壤水分含水量监测精度的有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁建丽	新疆大学资源与环境科学学院	189	2671	27.0	40.0
2	王璐	新疆大学资源与环境科学学院	28	173	8.0	13.0
3	陈文倩		2	7	1.0	2.0