MODIS数据支持下的土壤湿度模型构建——以河南商丘地区为例

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土壤湿度是农作物在生长过程中主要供水因子,实际测量土壤湿度较为复杂,卫星遥感成为反演和监测土壤湿度的重要手段。本文利用商丘地区2012和2013年MODIS数据,采用滤波方法减小云、气溶胶影响下的MODIS产品噪声,利用农田浅层土壤湿度指数(CSMI)与实测土壤相对湿度值进行了相关性分析,构建了适用于商丘地区的土壤湿度模型,并利用2013年的土壤实测数据对模型反演出来的土壤湿度进行了验证。结果表明,CSMI指数能够有效反演该地区0~50 cm深的土壤湿度值(通过了0.01的显著性检验)。 Soil moisture is the main water supply factor in crop growth. Actual measurement of soil moisture is complicated. Satellite remote sensing has become an important means of inversion and monitoring of soil moisture. In this paper, the MODIS data of Shangqiu area in 2012 and 2013 were used to reduce the noise of MODIS products under the influence of clouds and aerosols. The correlation analysis was conducted between the soil moisture content index (CSMI) and measured soil relative humidity The soil moisture model suitable for the Shangqiu area was verified and the soil moisture retrieved from the model was verified by using the 2013 soil data. The results show that the CSMI index can effectively invert the soil moisture values ​​from 0 to 50 cm deep in the area (passing the significance test of 0.01).
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