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基于EnKF的湘江流域多源遥感土壤水分数据分析

作  者:
王雨诗;闵馨童;王成;夏晨庆;朱仟
单  位:
东南大学土木工程学院
关键词:
多源遥感数据;土壤水分;EnKF;数据融合;

摘  要:
土壤水分在地—气界面间物质和能量交换中发挥着重要的作用,是干旱监测和水土保持工作中的关键因素。通过评估SMAP、ASCAT和AMSR2遥感土壤水分数据在2017年4月至2019年10月湘江流域上的表现,选取精度较高的SMAP和ASCAT,并使用EnKF方法对其进行数据融合。结果表明,无论在格点尺度还是流域尺度上,基于EnKF融合后遥感数据的精度均较高,且相较于原遥感产品精度有显著的提升。格点尺度上,融合数据的BIAS值在42%的格点上优于SMAP;相比于ASCAT,80%的格点上RMSE值和ubRMSE值得到降低,而90%的格点上R值得到提高。流域尺度上,相比于SMAP,融合数据的BIAS、RMSE和ubRMSE分别降低50%、3%和3%;而相比于ASCAT,融合数据的R值提高56%,BIAS、RMSE和ubRMSE分别降低65%、27%和26%。本研究通过对遥感土壤水分数据的融合可得到更高精度的土壤水分数据。

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