陆面蒸散发遥感反演的时间-空间-光谱尺度不确定性研究

Evapotranspiration is an important parameter of the balance between land surface water and heat, and the application of remote sensing technology is more suitable than other technologies for evapotranspiration estimation. Evapotranspiration remote sensing model involving the leaf area index, vegetation coverage, albedo and other physical parameters, and the temporal-spatial-spectral scale combination model of remote sensing data will bring an accumulation effect of errors. Previous studies have mostly focused on the single scale effect and neglected the cooperative mechanism of the scale, which may bring 10-50% cumulative error. Therefore, this application chooses the scientific problem of the scale cooperative mechanism of ET remote sensing inversion as a starting point, selects the rich data base of the Heihe River Basin and Huailai experimental station for the study area. According to the idea of current remote sensing data imaging mode, data revisiting period and future earth observation system construction, we try to study the scale uncertainty theory of evapotranspiration remote sensing inversion and explore the sensitivity of parameter inversion and evapotranspiration estimation based on the time interval of vegetation growth period and spatial-spectral combination model. Moreover, the error propagation and cumulative effect in the whole process of evapotranspiration estimation is studied and the theory and method of cooperative mechanism and scale matching based on temporal-spatial-spectral scale is analyzed. This study is the basis of temporal-spatial-spectral scale cooperative and matching for evapotranspiration remote sensing inversion, that is for improving the accuracy of the inversion.

蒸散发是陆表水和热量平衡的重要参量，应用遥感技术进行蒸散发估算具有其他手段无可比拟的优势。蒸散发遥感模型涉及叶面积指数、反照率等多个参数，其反演的精度受制于时间、空间和光谱尺度，所产的误差会在估算结果中产生累积效应。目前由于过于强调单一尺度，忽视尺度的协同关系，由此可能导致参数提取的精度下降10-50%以上。因此，本申请以蒸散发遥感反演的尺度协同机制这一科学问题为出发点，选择基础较好的黑河流域和怀来实验站为研究区，根据遥感数据成像模式、重访周期与未来的对地观测系统建设的理念，开展陆面蒸散发遥感反演的尺度不确定性理论研究；探寻植被生长期观测的时间间隔和空-谱组合模式对参数反演及蒸散发估算的敏感性；分析蒸散发估算全过程的误差传递和累积，研究时间、空间与光谱尺度的协同机制和尺度匹配的理论与方法。本研究的开展为蒸散发遥感反演的时空谱尺度协同分析和尺度匹配提供基础支持，以提高反演精度为目的。

蒸散发是陆表水和热量平衡的重要参量，应用遥感技术进行蒸散发估算模型涉及叶面积指数、反照率等多个参数，其反演的精度受制于时间、空间和光谱尺度，所产的误差会在估算结果中产生累积效应。本项目以蒸散发遥感反演的尺度协同机制这一科学问题为出发点，开展陆面蒸散发遥感反演的尺度不确定性研究；探寻植被生长期观测的时间间隔和空-谱组合模式对参数反演及蒸散发估算的敏感性；分析蒸散发估算全过程的误差传递和累积。得到的主要成果如下：. 光谱尺度对参量反演的敏感性，研究结果表明波段的中心波长、波段宽度和信噪比等对LAI等参量的反演具有一定的影响，但光谱分辨率越高并不意味着精度越高；不同的参量反演方法对蒸散发和参量对不同蒸散发模型的敏感性，选择二源模型和混合像元分解算法估算得到的植被盖度对蒸散发的影响有明显的差异，同一参量对不同的蒸散发模型（城市双源和PCACA模型，彭曼和P-T模型）也会产生明显的差异；空间尺度对参量反演的敏感性和蒸散发响应特征，如土地利用，空间尺度如果超过一定的尺度范围将对参量和蒸散发估算产生明显的影响，局部结果差异甚至50%以上；时间尺度对参量反演的敏感性和蒸散发响应特征，时间尺度差异在植被的生育期的不同阶段对蒸散发的影响不同，生长旺盛期的LAI等参量可以认为差异不大，而对陆表温度等参量则在任何生育期影响都明显；蒸散发遥感反演的时空谱尺度匹配方法，提出时间、空间和光谱的尺度协同分析与匹配的技术方法；相关的模型方法的应用与前景，发展了一种基于可操作空间插值的热红外增强算法Bw_DisTrad，使高空间蒸散发估算成为可能。同时，该项目的成果有效的支撑了城市绿地不同的林草组合产生的降温效应；南方地区城市热岛感热和潜热的贡献率，并且理清城市下垫面、植被、降水和城市热排放等比例；优化的蒸散发估算方法为区域水资源承载力提供支撑，水资源承载力估算技术已经得到相关部委的认可。. 本研究的开展为蒸散发遥感反演的时空谱尺度协同分析和尺度匹配提供基础支持，相关技术具有较好的应用前景。