分类： 农、林、牧、渔 >> 土壤学 提交时间： 2023-05-30 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： SMAP(Soil Moisture Active Passive，SMAP)产品空间分辨率低的特征限制了在地表高异质性的干旱区沙漠稀疏植被区的适用性。考虑到干旱区沙漠植被区特殊的环境特征，在地表温度(Land Surface Temperature，LST)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)、数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)等传统降尺度因子的基础上，增加了与荒漠地表土壤水分关联性更强的增强型修改土壤植被指数(Enhanced Modified Soil-Adjusted Vegetation Index，EMSAVI)与比值沙地亮度指数(Ratio Sand Brightness Index，RSBI)分别作为反映研究区植被盖度和裸沙分布状况的降尺度因子，利用随机森林算法(Random Forest，RF)，构建了干旱区土壤水分降尺度模型。结果表明：（1）由相关性分析可知，EMSAVI（r 干=－0.37，r 湿=－0.34）、RSBI（r 干=－0.42，r 湿=－0.25）对荒漠土壤水分均有较好的指示作用且效果优于NDVI（r 干=－0.21，r 湿=0.08）；（2）EMSAVI 和NDVI 重要性分别为18.7%、13.2%，EMSAVI在构建降尺度模型时贡献度更高。（3）构建的干、湿季干旱区土壤水分降尺度模型得到的结果与SMAP产品的R2分别达到了0.916，0.910，RMSE分别达到了0.0075 cm3cm-3、0.0063 cm3cm-3，较传统模型的RMSE均降低了0.0013 cm3cm-3。（4）通过计算LBP(Local Binary Patterns)的差值（LBPC）对空间一致性评价，新构建降尺度模型的结果（0.0585）优于传统降尺度（0.0645）。研究结果将短波红外波段引入到植被指数建立的EMSAVI，可较好地应用于干旱区沙漠稀疏植被区土壤水分降尺度研究。
分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2021-12-12 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 以古尔班通古特沙漠为研究对象，采用2019年AMSR-2的4通道被动微波亮温及MODIS植被指数，探索Catboost算法对被动微波地表温度空间降尺度的可行性，填补古尔班通古特沙漠MYD11A1的缺失像元，为获取全天候日、夜间多层土壤温度提供数据参考。结果表明：（1）古尔班通古特沙漠日、夜间用于降尺度研究的特征向量（23.8 GHz V、36.5 GHz V、18.7 GHz H、89 GHz V、36.5-23.8 GHz V、36.5 V-18.7 GHz H、EVI、NDVI）与地表温度的相关性空间分异特征明显，显示沙漠相关性高，绿洲相关性低，且日间分异性更强；而盐矿覆盖会降低微波与地表温度相关性。（2）Catboost 4通道模型建立的被动微波亮温与地表温度间映射关系表现出鲁棒性。降尺度结果精度较高，日夜间R2分别为0.977、0.980，RMSE分别为3.69 K、2.38 K，MAE分别为2.71 K、1.70 K。（3）单通道相关性统计结果与重要性分析结果存在差异，表明特征因子相关性统计结果不能直接作为Catboost被动微波反演地表温度特征选择依据。（4）降尺度结果与站点6层土壤温度均呈极显著正相关，并随着深度的增加相关系数r 总体呈下降趋势，RMSE呈增加趋势。
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