北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院遥感科学国家重点实验室
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
- 相关机构：哈尔滨工业大学深圳研究生院中国地震局地质研究所北京林业大学林学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国科学院战略性先导科技专项更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学更多>>
- SBDART的参数化短波辐射传输模型被引量：4
- 2017年
- 云层对地气系统辐射能量平衡有重要的调节作用,然而传统1维大气辐射传输模型仅能考虑晴空和全云两种情况。为了更好地研究云层对地表短波辐射的影响,以大气辐射传输模型SBDART(Santa Barbara Disort Atmospheric Radiative Transfer)为基础,在短波辐射传输基本方程中引入半球天空有效云覆盖度和区域真实云覆盖度两个关键云参数,考虑太阳方向和半球天空云层覆盖情况,对模型进行几何关系的修正。结合短波辐射的影响因素和SBDART模型的内置参数,选择13个参数,使用全局定量敏感性分析软件Sim Lab对修正后的模型进行参数敏感性分析及应用讨论。研究结果表明:该模型能够较好地描述云层对地表短波辐射的影响;对下行短波辐射和地表短波净辐射而言,太阳天顶角和地表反照率的影响最为显著;两个云覆盖参数在很大程度上也影响了地表短波辐射分量;在模型实际应用过程中,敏感性较强的6个参数均可以通过卫星遥感数据得到,模型具有较好的应用前景。由此可见,改进的短波辐射传输模型能够更好地考虑不同云层条件下、不同太阳–云–观测几何下的短波辐射传输问题,有利于提高短波辐射参量的遥感反演精度。
- 赵静阎广建焦中虎陈玲储卿
- 关键词：云参数辐射传输模型SBDART
- 2015-2016年青藏高原积雪深度自动观测数据集被引量：2
- 2017年
- 积雪是冰冻圈中最为活跃的要素之一,积雪监测对雪灾评估、水文预报与气候变化研究等具有重要意义。自2015年9月起,我们建立了包括10个站点的青藏高原积雪深度连续自动观测网络。观测网主要采用SR50A超声波测距传感器与Hydra Probe II土壤多参数传感器,获取近实时积雪深度与土壤水分等观测数据。积雪深度测量精度约1 cm,土壤水分精度约为3%。本数据集有望为该地区遥感积雪产品的质量验证,以及为高原地区的积雪灾害实时监测提供重要数据源。
- 蒋玲梅徐维新张娟王功雪刘晓敬赵少杰
- 关键词：积雪深度青藏高原积雪监测土壤水分
- 基于计算机模拟模型LESS的落叶松林木质元素影响分析
- 2021年
- 目前大部分植被辐射传输模型在模拟太阳辐射与植被之间的相互作用过程时,将植物结构进行了简化,只保留了叶片的结构和空间分布特征,而忽略了木质元素(枝干等)对冠层反射特性的影响。计算机模拟模型LESS能够充分考虑植被的多种组分光谱和结构特征,精确模拟植被冠层内部的光散射和辐射过程。本文以地面实测数据为基础,发展了以单木为基本单元的复杂森林三维场景重建基本流程;并在重建森林场景基础上,利用计算机模拟模型LESS模拟森林三维场景反射率,对比分析了森林木质元素对冠层反射率的影响。结果表明,忽略木质元素会引起植被冠层反射率模拟的偏差,特别是在近红外波段,在不同叶面积指数(LAI)下,其相对偏差都在40%以上。高空间分辨率是一个会突出木质元素影响的重要因素,随着空间分辨率提高,偏差也随之增大。不同等级枝干结构均对冠层反射率产生影响,即使忽略最小分枝也会引起17.7%(近红外)的估计误差。因此,在进行定量遥感研究中,必须考虑到忽略木质元素引起的偏差,即使是高LAI森林也无法忽视木质元素的影响。特别是在高分辨率遥感图像中,传统的以统计特征代替三维结构分布的辐射传输模型已经无法满足精度的要求。
- 许月谢东辉漆建波阎广建穆西晗张吴明
- 关键词：辐射传输模型反射率三维重建LESS
- 如何更有效地测量植被叶面积
- 2017年
- 一片森林或农田有多少叶子？这个问题并不那么容易回答。事实上，植被光合作用和呼吸作用都发生在叶片的表面．叶片面积的多少直接决定着植被与大气之间的能量交换（能量平衡）和物质交换（碳循环）。在全球气候变化的大背景下，能量和碳的相关研究是目前的两大重要主题，假如能够快速、准确地知道一片植被区域叶片的总面积，我们就可以了解农作物的长势、监控森林的状态、评价生态环境状况、推动全球变化研究。
- 阎广建胡容海穆西晗
- 关键词：植被区叶面积叶片面积全球气候变化生态环境状况能量平衡
