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摘要：空间地球科学是利用空间观测的手段，研究地球系统、各子系统之间以及各要素和过程之间的相互作用、变化机制及其发展演化的一门综合性、交叉性学科，为科学家开展地球系统科学研究提供新手段、新思路和全新视角。空间地球科学的发展推动航天技术、遥感和测绘科学、地球系统科学包括气象、海洋、水文、生态等一系列学科的发展，是全球变化背景下促进全球治理和“人类命运共同体”构建的重要基石。本文主要回顾空间地球科学的产生和发展历程，以全球水循环为例阐述空间观测在地球系统关键循环过程研究中的作用，并对中国未来空间地球观测进行展望，以期盼中国空间地球科学事业迈向新篇章。关键词：空间地球科学;地球系统科学;遥感科学;全球变化;全球水循环1121|2857|3<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
学者观点
摘要：始于20世纪80年代的系列大型遥感试验开始系统研究地表物质和能量交换过程，对遥感与地球系统科学研究的结合起到重要作用，但是尚无综合利用多源遥感数据解决碳、水、能量循环问题的有效方案。遥感科学国家重点实验室于滦河上游地区组织开展基础性、多学科、多尺度的“碳、水循环和能量平衡遥感综合试验”。本次试验面向地球系统科学对遥感观测的最新要求，以遥感如何服务地—气过程研究为关键科学问题，开展星—机—地多尺度遥感综合观测和地面测量，论证中国自主设计的碳、水、能量相关卫星的技术指标，基于大场景真实结构模拟和多尺度综合观测构建虚拟遥感试验场，验证全波段遥感机理模型和复杂地表辐射传输机理。核心试验区位于地势较为平坦的闪电河流域和地形复杂的小滦河流域。闪电河流域主要地类为农田和草地，开展的试验以水循环和能量平衡遥感综合观测为主。小滦河流域主要地类为森林和草地，以碳循环遥感综合观测为主。两个试验区都开展了系统性的多架次飞行试验，并同步开展地面全波段、主被动协同观测。特别设计了一次长达165 km的大跨度飞行试验，横跨两个试验区，包含了地表类型和海拔高度的逐渐过渡。从2017年的预实验开始，整个试验为期5年。基于科学目标驱动、开放、协作、共享的原则，本次试验吸引了10个大型国家科研项目，4个卫星计划团队，19家单位200人次参加，是中国主导的又一次具有明确科学目标的大型多学科交叉遥感综合试验。关键词：遥感试验;碳循环;水循环;能量平衡;滦河流域;全波段;主被动协同1062|1996|14<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：遥感试验是进行遥感原理的验证、遥感模型与反演方法的发展、遥感产品的真实性检验，推动卫星计划的论证实施及其观测在地球系统科学中应用的重要途径。闪电河流域水循环和能量平衡遥感综合试验以滦河上游闪电河流域为核心试验区，以地球表层系统的水循环过程和能量平衡为研究对象，旨在通过天—空—地一体化的观测手段，针对不同典型地表类型开展全波段主被动协同遥感观测，研究异质地表和山地条件下像元尺度遥感关键参量的观测方案，研究重要水热参量的遥感方法及其同陆面/水文过程模型的结合，支撑国家民用空间基础设施和空间科学先导专项相关卫星计划的论证实施。其中，航空飞行遥感试验搭载L波段主被动一体化微波载荷、双角度热红外相机、四波段多光谱相机和高光谱成像仪进行协同观测，实现了土壤水分、组分温度、植被含水量、叶面积指数等地表参数以及湖泊、水库、湿地等的遥感监测；地面同步观测试验利用车载微波辐射计、地基雷达和光谱仪进行了典型地物如裸土、植被、水体、人工目标等的遥感观测，并按照样区—样方—样点的多尺度嵌套方案进行了地表参数的同步采样，获取了该地区关键地表参数的短时期时空变化特征；同时配合卫星和机载观测，在闪电河流域完成了土壤温湿度、地表水热通量、地表辐射四分量、降水等气象要素的地面观测网络的建设，为验证地表辐射/散射遥感模型，发展、优化和验证水热参量遥感反演算法，研究地表水热参量尺度效应与尺度转化问题提供了重要平台，将促进陆表能量与水分交换过程的理解及其对全球变化的作用和反馈机制的研究。关键词：遥感试验;水循环;能量平衡;闪电河流域;航空遥感;观测网络1391|2981|13<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：遥感综合试验对于遥感科学技术的发展起到重要作用，无论是基础研究还是遥感应用都需要试验提供支撑。从2018年开始，遥感科学国家重点实验室针对遥感自身发展和遥感面向地表圈层深化应用面临的科学问题，在滦河上游流域组织了小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合观测试验，本文旨在介绍该试验的目标、区域、观测参数、观测方法以及对未来研究的展望，以期望为今后开展其他遥感试验及相关研究提供有益的参考和帮助。该试验采用星机地协同综合观测的方式，选择主要的在轨运行卫星数据及覆盖此流域的遥感产品作为主要数据；针对典型区域开展航空及无人机遥感试验，搭载光学传感器设备，获取典型区域水热循环、碳循环等关键参数；并同步开展地面观测试验，在典型实验区开展大气、植被和土壤关键参数的精细观测。目前已系统的开展了地面测量试验、无人机遥感试验及航空遥感试验，并同步收集了卫星遥感数据，形成了一套丰富的星—机—地配套遥感实测数据集。在试验的推动下，遥感科学国家重点实验室于2020年在试验区架设了多座综合观测塔，并配置了多种观测设备，开启了长时间序列观测任务，虚拟试验场的构建和机理生态模型的运行也在同步开展。小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验利用星—机—地一体化的监测方法有效获取了地表水、能量和碳循环的关键参数，为遥感机理模型发展、反演方法检验和尺度转换研究提供了关键的基础数据。目前已用来建立遥感机理模型的综合检验平台，分析和改进传统模型和遥感产品在复杂地表的适用性，阐明流域尺度碳水耦合的物理过程。关键词：遥感;综合试验;流域尺度;碳循环;小滦河;塞罕坝1053|2111|8<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：本文介绍了“碳循环、水循环和能量平衡遥感综合试验”中“碳循环航空试验”的小滦河流域塞罕坝森林机载综合遥感实验。阐述了森林机载遥感实验的目的、实验设计方案，观测实施过程以及数据的处理和产品生产等方面内容。实验利用中国林业科学研究院机载遥感系统CAF-LiCHy（Chinese Academy of Forestry's LiDAR，CCD and Hyperspectral airborne observation system）于2018-8-31—9-20在河北承德塞罕坝机械林场开展，共飞行10架次，获取了高精度、高空间分辨率的机载数据共1568 GB，POS位置误差2 cm，激光雷达点云密度每平方米4个以上，点云水平与垂直方向差均在0.2 m之内，数字高程模型产品空间分辨率2 m；高光谱数据的光谱分辨率优于10 nm，空间分辨率优于1 m；CCD影像空间分辨率优于0.2 m；3种传感器数据产品间的几何位置偏差在1 m内。本实验为碳水循环及森林资源监测提供了高质量的遥感数据集，体现出主、被动集成观测系统同步信息获取在森林资源监测中的优势。关键词：机载遥感;激光雷达;高光谱;CCD;森林资源监测;塞罕坝林场1289|2390|11<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
试验总体
摘要：遥感试验是进行遥感原理的验证、遥感模型与反演方法的发展、遥感产品的真实性检验，推动卫星计划的论证实施及其观测在地球系统科学中应用的重要途径。在闪电河流域水循环与能量平衡遥感综合试验中，利用机载L波段主被动一体化微波探测仪开展了以土壤水分为首要目标的大型航空遥感试验。其中，被动探测部分即微波辐射计采用微带天线，辅以机械扫描方式进行多角度成像观测。为有效支撑微波辐射计数据的处理及定量反演，必须对机载微波辐射计进行实时定标，本文采用分步定标法进行辐射亮温的定标，即在实验室对定标链路中的噪声源进行定标，得出对应的辐射亮温；飞行试验中，利用该两个参考点得到辐射计输出电压和亮温的关系，同时选取试验区域附近的水体作为外定标参考点，进行定标方程的修正。结果表明，机载辐射亮温与地面参考点（草地）模拟亮温比较吻合，二者对比结果显示均方根误差最小为0.93 K（2018-09-26，H极化），无偏均方根误差最小为0.96 K（2018-09-24，V极化），有效支撑了国产L波段微波辐射计相关卫星计划的论证以及后续的定量反演与降尺度等相关研究工作的开展。关键词：遥感;主被动一体化微波探测仪;机载综合试验;机载微波辐射计;定标1028|2137|3<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：为了探究地基合成孔径雷达（cGBSAR）后向散射信号的时空变化规律和研究雷达土壤水分反演的影响因素，在内蒙古闪电河流域的昕元牧场站进行了地基雷达观测试验，本文结合以上观测试验的地基雷达数据进行波段、入射角度、极化通道3个雷达参数以及地表粗糙度参数对雷达的后向散射系数影响的分析，然后利用以上分析结果选择地表微波面散射模型，最后利用选定的地表微波面散射模型构建人工神经网络数据集来反演地表土壤水分。结果表明：（1）在地基雷达视场内，各地表微波面散射模型的模拟结果与地基雷达实测的L波段全极化数据拟合效果最佳的是AIEM-Oh模型。（2）通过对20°—60°范围内的雷达入射角度的AIEM-Oh模型后向散射系数模拟的绝对残差分析发现，雷达入射角为25°、41°和53°时模拟结果最接近雷达实测值。（3）最后通过分析土壤水分反演结果发现，当雷达入射角度为41°时的土壤水分反演精度最高，相关系数R是0.8080，RMSE是0.0385
摘要：土壤水分在地表动植物生存、大气—地表间的能量和物质循环中承担着重要的角色，对水循环、气候变化、农业监测、生态环境、地质灾害等应用指标的大面积监测具有重要意义。但由于土壤类型、土壤结构条件、地形特征、植被环境以及人类活动等因素的影响，土壤含水量的分布存在空间异质性特点，对较大区域（例如流域尺度）的土壤水分分布进行监测仍然十分困难。本文以闪电河流域为例，利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）反射率数据反演得到植被指数，并以相关植被指数VIs（Vegetation Indices）、地表温度LST（Land Surface Temperature）数据为输入参数，实测土壤水分数据为期望输出参数，发展了一种基于极端随机树的土壤水分反演方法。考虑到地表温度的不易测量性以及对区域土壤湿度监测的需求，本文使用短波红外转换反射率STR（Shortwave Infrared Transformed Reflectance）代替LST建立极端随机树模型，反演了覆盖闪电河流域的2° × 2°区域的土壤湿度图。实验结果表明：（1）输入参数使用LST时，基于极端随机树的土壤湿度反演模型表现较好，其均方根误差为0.054 m3m-3，相关系数为0.69，预测精度优于其他模型（支持向量机、随机森林）；（2）输入参数使用STR时，预测结果的均方根误差为0.060 m3m-3，相关系数为0.66，使用STR代替LST进行大面积土壤湿度预测具有可行性，土壤水分的空间分布与实际情况基本一致，能够满足一般的应用需求。关键词：土壤含水量;闪电河流域;极端随机树;MODIS;短波红外转换反射率（STR）982|1797|11<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：被动微波遥感土壤水分空间分辨率低，无法满足干旱监测、洪水预测以及灌溉管理等区域水利和农业等行业应用需求。中国在民用空间基础设施中规划论证的“陆地水资源卫星”搭载了雷达和辐射计主被动一体化微波载荷，通过主被动联合降尺度可以获取高分辨率（~5 km）的土壤水分，但其采用了一维合成孔径技术，主被动微波传感器观测的地面入射角是变化的，这给土壤水分反演及降尺度带来诸多挑战。本文从主被动微波遥感的物理机理和谱分析两种角度出发，利用闪电河流域的航空飞行试验数据，分析研究了基于主被动微波观测时间序列回归分析和基于谱分析的降尺度算法在辐射计和雷达入射角不同时的适用性。结果表明，在辐射计入射角度22.5°—27.5°时，基于主被动微波观测时间序列回归分析方法在27.5°时降尺度的结果最好，V极化和H极化的RMSE分别为7.57 K和7.46 K。基于谱分析方法在辐射计入射角度为22.5°和25°时得到的降尺度结果较好，V极化和H极化的最小RMSE分别为7.13 K和6.61 K，比基于主被动微波观测时间序列回归分析方法分别降低了0.44 K和0.85 K。基于主被动时间序列观测回归分析的降尺度方法，依赖于主被动微波观测的时间序列观测，当时序观测较短时，可能会因为回归分析的不稳定对降尺度结果造成较大的影响，而基于谱分析的降尺度方法则不需要依赖于长时间的时序观测。关键词：微波遥感;辐射计;雷达;降尺度;土壤水901|1529|1<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：土壤水分不仅是陆面过程中重要的变量，同时也是全球水循环中的关键参数。为了获得高分辨率的土壤水分数据，本文将基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法应用在闪电河流域，以1 km MODIS产品（地表温度和归一化植被指数）作为辅助数据，对9 km的SMAP被动微波土壤水分（SMAP土壤水分）数据进行降尺度，得到研究区1 km的降尺度土壤水分数据。利用地面站点实测土壤水分和机载被动微波土壤水分（机载土壤水分）对降尺度土壤水分和SMAP土壤水分进行了验证，并对辅助数据和降尺度方法本身展开分析以探讨降尺度过程中的不确定性来源。结果表明：（1）本文使用的基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法能够有效地提高SMAP土壤水分的空间分辨率，在进一步丰富土壤水分分布细节变化信息的同时，还能够保留SMAP土壤水分的空间变化特征并与其保持值域一致。（2）3种基于像元尺度的土壤水分数据（机载土壤水分、SMAP土壤水分和降尺度土壤水分）与站点实测土壤水分之间的相关性并不高，这主要与点、面数据之间的空间匹配不一致、空间代表性不同以及有效验证的数据量有限有关。而与站点数据验证相比，降尺度土壤水分和SMAP土壤水分均和机载土壤水分数据相关性较好。（3）SMAP土壤水分与辅助数据之间的相关性比机载土壤水分与辅助数据之间的较高，而这两种土壤水分数据之间存在的这种偏差主要受到空间尺度、观测配置、参数反演算法和选用的辅助数据等因素的影响。（4）针对验证结果的不确定性，通过增加辅助数据或改变土壤水分估算模型结构进而修改降尺度模型的方式在本研究中并不能显著提高降尺度结果的精度，如何进一步提高降尺度精度仍是未来需要研究的重点。关键词：土壤水分;空间降尺度;机载被动微波土壤水分;不确定性分析;SMAP;MODIS1436|2598|10<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：空间网格分辨率为9 km的SMAP（Soil Moisture Active and Passive）、0.1D（Degree）的ASCAT（The Advanced Scatterometer）、 25 km的FY-3B以及25 km ESA-CCI（European Space Agency -Climate Change Initiative）是较为广泛应用的卫星遥感土壤水分产品，对数据质量的评价是进一步应用于旱情监测、蒸散发估算等研究的前提。本研究基于2018年9月在闪电河流域内蒙古农牧交错带区域开展的碳、水循环与能量平衡遥感综合试验，采用近似同步的两种尺度观测数据即点尺度地面实测土壤水分数据以及面尺度（1 km×1 km）机载土壤水分数据，利用RMSE（Root Mean Square Error）， MAE（Mean Absolute Error），R（Correlation Coefficient），Bias以及ubRMSE（unbiased Root Mean Square Error）等评价指标分别对SMAP， ASCAT， FY-3B， ESA-CCI土壤水分卫星遥感产品进行了评价。本研究利用机载土壤水分数据作为桥梁，实现了从点尺度地面实测土壤水分数据、至面尺度（1 km×1 km）机载土壤水分数据、再至粗格网面尺度（9 km×9 km、0.1 D×0.1 D、25 km×25 km）卫星遥感土壤水分产品的对比分析过程。利用地面观测值对机载观测土壤水分开展评价分析，发现在裸土区域，机载土壤水分数据与地面实测数据较为一致，RMSE， MAE， Bias， ubRMSE 以及R值分别为0.033 cm3/cm3， 0.030 cm3/cm3， -0.004 cm3/cm3， 0.033 cm3/cm3， 0.474。对卫星土壤水分产品的评价结果显示，SMAP的9 km土壤水分卫星产品与地面观测更为一致，其RMSE，MAE，Bias，ubRMSE以及R值分别为0.037 cm3/cm3，0.032 cm3/cm3，-0.008 cm3/cm3， 0.036 cm3/cm3， 0.507。SMAP， ASCAT， FY-3B以及ESA-CCI与机载土壤水分数据有更高的相关性，R值分别为0.735， 0.558， 0.558， 0.575。综上，闪电河流域实验区内的4种卫星遥感土壤水分产品中，SMAP产品与地面土壤水分、机载土壤水分数据均较为一致，其次是FY-3B与ESA-CCI。关键词：土壤水分;SMAP(Soil Moisture Active and Passive);ASCAT(The Advanced Scatterometer);FY-3B;ESA-CCI(European Space Agency-Climate Change Initiative)933|1660|6<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：地表实际蒸散发是联系陆表水循环、能量平衡和碳收支等物理过程的重要生态水文变量，同时也是目前水循环研究中的薄弱点，定量化土壤水分对蒸散发的胁迫作用是估算地表蒸散发的一个关键过程和难点。本研究基于2018年9月闪电河流域水循环与能量平衡遥感综合试验星—机—地联合观测数据，采用机载观测和卫星遥感反演土壤水分输入到ETMonitor模型估算地表实际蒸散发，在时间和空间两个维度上评估不同土壤水分产品对蒸散发估算的影响。从时间变化上来说，与地面观测蒸散发时间序列相比，基于ESA CCI （European Space Agency Climate Change Initiative）融合土壤水分产品、SMAP （Soil Moisture Active and Passive）土壤水分产品和国产风云三号气象卫星（FY-3C）土壤水分产品估算的蒸散发最接近地面站点观测蒸散发，而基于ASCAT（The Advanced Scatterometer）和SMOS （Soil Moisture Ocean Salinity） 土壤水分估算蒸散发分别明显的高于和低于地面观测蒸散发。从空间分布上来说，利用卫星反演土壤水分估算的蒸散发与基于机载观测土壤水分估算蒸散发具有一致的空间分布，能较好地反映该区域地表蒸散的空间分布格局，其中基于SMAP和SMOS土壤水分估算蒸散发与基于机载观测土壤水分估算蒸散发空间一致性最好。本研究评估遥感反演土壤水分对蒸散发影响，对区域及全球遥感蒸散发估算和土壤水分产品评估具有一定的指导意义。关键词：蒸散发;土壤水分;机载试验;闪电河流域;ETMonitor1193|1768|9<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
水循环和能量平衡
摘要：叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是调节植被冠层生理过程的最重要的生物物理变量之一，高空间分辨率时间序列LAI对于植被生长检测、地表过程模拟与区域和全球变化研究至关重要，但是由于数据缺失和反演方法限制，目前还没有时空连续的高分辨率LAI数据产品。本研究提出了一种生成时间连续的高空间分辨率LAI数据的算法，首先对MODIS LAI产品滤波平滑，生成时间序列LAI的上包络曲线，根据上包络曲线提供的变化信息构建LAI动态模型。然后利用地面实测的LAI数据与Landsat反射率数据构建LAI反演的BP （Back Propagation）神经网络模型。将反演得到的高分辨率LAI数据作为LAI观测数据，利用集合卡尔曼滤波EnKF（Ensemble Kalman Filter）方法实时更新动态模型，生成时间连续的30 m空间分辨率LAI数据集。基于该算法生成了塞罕坝地区2000年—2018年长时间序列LAI数据集，利用Prophet深度学习模型进行模拟和预测，根据预测和原始LAI差异，利用支持向量机SVM（Support Vector Machine）方法检测植被干扰状况。结果表明：EnKF算法能够生成时空连续的高空间分辨率LAI数据，估算结果与地面测量值一致性较高，R2为0.9498，RMSE为0.1577，在区域尺度上与Landsat LAI参考值较为吻合，R2高于0.87，RMSE低于0.61。Prophet与SVM模型检测到研究区2009年，2010年，2013年，2014年， 2015年植被受干扰较为严重，主要由于年降水量偏少和林区作业砍伐造成，检测结果与当地降水量与砍伐数据吻合。本文提出的算法可用于大范围高时空LAI数据反演和植被变化检测，对塞罕坝乃至全国林区规划管理具有重要的参考价值。关键词：叶面积指数;高时空分辨率;集合卡尔曼滤波;深度学习;变化检测1089|2108|3<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：多角度遥感观测是研究植被冠层BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）特性的重要手段，但目前对森林冠层进行连续间隔采样的多角度遥感观测及数据较少，热点方向的观测尤为缺乏。本研究基于无人机多角度高光谱成像系统，在主平面上对针叶林冠层以等角度连续间隔采样进行多角度观测，获取了主平面上多角度（包括热点和暗点）高光谱影像，并将观测结果与四尺度几何光学模型模拟结果进行对比分析。多角度观测获取的植被冠层反射率呈现出典型的植被方向反射特征，后向大部分角度观测的冠层反射率高于前向，在热点处出现峰值，在暗点附近方向出现最低值，观测天顶角VZA（View Zenith Angle）较大时表现出明显的“碗边效应”。结果表明：（1）观测的针叶林冠层反射率及BRDF特性与四尺度模型模拟基本一致，但红光波段模拟的热点反射率稍低于观测，前向观测VZA较大时模拟与观测结果差异稍大；（2）冠层结构及叶片光学特性的差异会导致观测到的BRDF特征不同；（3）观测的针叶林冠层BRDF呈现明显的光谱效应，不同波段呈现的各向异性特性不同，红光波段各向异性最强，近红外波段最弱；（4）BRDF的光谱效应差异导致观测到的植被指数也表现出各向异性，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、PRI（Photochemical Reflectance Index）和MTCI（MERIS Terrestrial Chlorophyll Index）在热点方向最低，EVI（Enhanced Vegetation Index）在热点方向最高。本研究中无人机多角度成像观测提供的角度和高光谱信息，尤其是热点和暗点信息，在地物识别及分类、植被冠层结构反演及碳循环关键参数获取等研究方面具有较好的应用前景，在其它地物反射或热辐射等方向性特性研究中也具有较大的潜力。关键词：二向反射特性;BRDF;多角度遥感;热点;无人机;高光谱遥感;针叶林1380|2705|3<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
摘要：植被冠层含水量CWC（Canopy Water Content）和植被地上部分含水量VWC（Vegetation Water Content）对于植被健康状况和土壤干旱监测具有重要意义。本文联合PROSAIL辐射传输模型和植被水分指数NDWI（Normalized Difference Water Index），发展了一种简单、通用性较好的低矮植被CWC和VWC反演方法，可实现中、高空间分辨率下的CWC和VWC估算。首先对PROSAIL模型输入参数进行敏感性分析，明确各参数对模型输出反射率的影响机制，以优化PROSAIL模型输入参数设置并生成低矮植被的反射率模拟数据。基于模拟数据，计算了4个植被水分指数NDWI（860，1240）、NDWI（860，1640）、NDWI（1240，1640）和NDWI（860，970）用于反演低矮植被CWC和VWC。基于模拟数据的结果表明，4个植被水分指数与ln（CWC）都存在明显的线性关系，基于该关系建立了CWC估算模型。该模型可以直接用于低矮植被CWC估算，并通过VWC与CWC之间的经验关系间接计算得到VWC。模型模拟结果也表明，由于NDWI（860，1640）和NDWI（1240，1640）高度相关（R2=0.99），两者可以提供相似且相对较好的低矮植被CWC估算精度。基于地面实测数据的验证结果与基于模拟数据的结果表现出很好的一致性，即基于NDWI（860，1640）和NDWI（1240，1640）估算的VWC都有相似且较高的精度，决定系数（R2）都为0.88，均方根误差（RMSE）分别为0.4558 kg/m2和0.4380 kg/m2。利用Landsat 5 TM数据对NDWI（860，1640）估算效果的验证结果显示，模型估算CWC与地面实测CWC的R2为0.84，RMSE为0.1342 kg/m2，估算VWC的RMSE为0.5651 kg/m2。本文提出的基于NDWI（860，1640）和NDWI（1240，1640）的CWC/VWC估算模型可被用于低矮植被的长势监测和干旱监测，为低矮植被覆盖地表的土壤水分反演提供高质量的植被水分信息。关键词：光学遥感;PROSAIL;冠层含水量;植被含水量;植被水分指数;低矮植被1532|3147|8<HTML><网络PDF> <Meta-XML>更新时间：2021-04-20
碳循环
