基于重建MODIS无云数据反演京津冀地区土壤湿度  

作　　者：张悦[1] 沈润平[1] 彭露露[2] 许俊[1] 

机构地区：[1]南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京210044 [2]江苏省环境监测中心,江苏南京210044

出　　处：《江苏农业科学》2016年第12期375-378,共4页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金重点支持项目(编号:91437220)

摘　　要：目前得到广泛应用的MODIS数据集产品虽然部分去除了水、云、气溶胶和云阴影的影响,但卫星传感器自身性能衰退变化、云层干扰、大气气溶胶厚度等会带来一定的噪声。以京津冀为研究区,利用Savitzky-Golay滤波方法对2011年3—8月MODIS数据进行重建,去除噪声等对影像造成的影响,综合运用表观热惯量模型和温度植被干旱指数模型对土壤相对湿度进行反演。结果表明:重建方法能够对影像中云覆盖区域的缺失数据进行有效填补;春季、夏季分别基于NDVI=0.21和NDVI=0.20阈值分区方案反演土壤湿度,反演结果的平均相对误差为17%;研究区夏季土壤湿度较高,沿海地区、冀北山地、太行山周围地区土壤湿度较其他地方高。

关 键 词：土壤湿度 S-G滤波 MODIS数据 表观热惯量模型(ATI) 温度植被干旱指数模型(TVDI) 

分 类 号：TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S127[自动化与计算机技术—控制科学与工程]