【摘 要】
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该文从NOAAAVHRR 1B数据的可见光波段(Channel 1)、近红外波段(Channel 2)及热红外波段(Channel 4 and 5)出发,结合地面气象资料,用作物缺水指数法建立了适合于监测辽宁省生
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该文从NOAAAVHRR 1B数据的可见光波段(Channel 1)、近红外波段(Channel 2)及热红外波段(Channel 4 and 5)出发,结合地面气象资料,用作物缺水指数法建立了适合于监测辽宁省生长季(5-9月)土壤水分动态的遥感信息模型.经检验表明,作物缺水指数与土壤相对湿度之间具有很好的线性关系,在0-10cm、10-20cm、20-30cm、30-40cm、40-50土层其相关系数介于0.452-0.636之间,均达到了0.01的显著水准.模拟各层土壤相对湿度的遥感信息模型如下:RSWC=76.3-172.43CWSI0-10cmRSWC=74.9-152.09CWSI10-20cmRSWC=73.2-131.55CWSI20-30cmRSWC=72.7-122.09CWSI30-40cmRSWC=72.8-94.497CWSI 40-50cm实际模拟的平均绝对误差为6.5-10.4％,平均相对误差为8.9-1 3.6%,精度较高.适用于植物生长季的宏观、动态、实时的土壤水分监测,这对于各级政府和领导及时了解旱、涝情程度和分布,采取积极有效的防、抗措施,科学指导农业生产,具有重要意义.同其它的遥感监测土壤水分方法相比,该方法综合考虑了多种气象要素,监测精度较高,适用于多种下垫面类型,特别适用于生长季有植被覆盖时的土壤水分动态监测.但此方法需要大量的地面观测数据的支持;另外,由于没有考虑土壤水分自身的动力学运动机制,使得在高土壤水分情况下,模型有模拟偏低的趋势,而在低土壤水分条件下,模型有模拟偏高的趋势.
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