摘要
土壤水分是陆面水文过程的一个重要分量,土壤水分的地面点观测与卫星观测的尺度是不匹配的,用点观测数据进行遥感反演结果的验证或者融合这两种观测都需要开展点观测数据向卫星像元尺度的尺度上推研究.土壤水分时空异质性的分析和描述是进行尺度上推的基础,地统计方法是描述连续随机变量空间结构的经典方法.应用块克里金法分别将黑河寒区遥感试验阿柔试验区2008年4月1日与L波段微波辐射计同步的地面液态含水量和含冰量点观测数据经过尺度转换,得到与遥感像元相匹配的像元平均估计值和标准差,可用于该天L波段微波辐射计土壤液态含水量和含冰量反演结果的真实性检验.估计结果充分利用了像元临近位置的观测,得到了比直接的采样平均更合理的块估计结果.对块克里金估计值与采样平均值进行比较,发现两种结果趋势是一致的,块克里金法提供了更为合理的块估计结果.土壤水分空间结构的时间变异、小尺度的土壤特性的变化和测量误差都会对估计结果带来一定的不确定性.
Soil moisture is one of the most significant hydrologic variables at the land surface.However,there is a mismatch in the spatial scales between remote sensing retrieve pixel average value and the in-situ observation value.The in-situ soil moisture observation can be used to calibrate the result of remote sensing retrieve soil moisture but must be translated first to pixel average value through up scaling method.The expression of variation is the key and basic in up scaling.Block Kriging is optimal(in a line...
出处
《冰川冻土》
CSCD
北大核心
2009年第2期275-283,共9页
Journal of Glaciology and Geocryology
基金
中国科学院西部行动计划(二期)项目(KZCX2-XB2-09)
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2007CB714400)资助
关键词
土壤水分
尺度转换
空间异质性
遥感
soil moisture
remote sensing
upscaling
Block Kriging
