杨娜
- 作品数：12 被引量：30H指数：4
- 供职机构：河南理工大学测绘与国土信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学天文地球更多>>
- SMOS L2土壤水分数据产品在我国农区的验证被引量：10
- 2015年
- 为了了解SMOS土壤水分数据产品对我国农区的作用,选取河南省4个站点(濮阳、卢氏、信阳、商丘),利用2011,2012年的4月、8月土壤水分实测数据和同期降雨数据,对SMOS L2土壤水分数据产品进行了验证分析。实验结果表明:针对我国的农耕地区,SMOS土壤水分反演值的干值偏差依然显著;受降水频次和强度的影响,其数值对湿季降水的响应要好于干季;而与实测值的相对和绝对差异亦显示,湿季两种土壤水分值的相关性优于干季;此外,通过站点间的比较,地理位置和土壤质地对其差异也存在一定影响。
- 杨娜崔慧珍向峰
- 关键词：SMOS土壤水分被动微波遥感
- 基于SMOS卫星的蝗灾监测研究被引量：2
- 2018年
- 土壤水分是蝗虫生长繁殖中关键的环境变量,该文利用SMOS土壤水分数据(2011-2016),联合FAO统计资料(2012-2016)、ISRIC土壤网格数据(2016),以南高加索干旱/半干旱地区为研究区,探索了土壤水分与蝗虫孵化、分布及成灾区域的量化关系。研究表明,大尺度微波遥感监测蝗灾可行且有效,主要表现在:土壤水分在3-5月份的年际波动对蝗虫的孵化期有较好的指示性(R>0.7),土壤水分较高时(>0.2cm3/cm3)孵化起始期明显滞后;同时,土壤水分的空间分布对蝗灾程度也有较好反映,其年均值与受灾面积的相关性高达0.90;此外,通过提取多年蝗灾期土壤水分的变化规律,能够对下一年份的蝗灾风险区做出预测。该文为大尺度下蝗灾的研究提供了一种新的思路和方法,亦可为蝗灾控制工作提供决策支持。
- 杨娜崔学皓马战林
- 关键词：SMOS土壤水分
- SMOS与SMAP过境时段表层土壤水分的稳定性研究被引量：5
- 2020年
- SMOS和SMAP都是为获取全球土壤水分信息而设计的专题卫星,均搭载了L波段辐射计。进行二者的横向对比是构建具有一致性的全球土壤水分数据集的关键基础。虽然SMAP、SMOS名义上的过境时刻是固定的,但二者的实际过境时刻随时间和空间发生变化,它们与地面实测数据三者之间难以匹配形成时序上严格统一的样本对,从而给土壤水分反演结果的精度评定带来困难。针对这一问题,以美国大陆地区为研究区,首先对2016~2017年SMOS、SMAP土壤水分数据的时间戳进行统计,判定二者过境的交叠时段;进而利用高观测频率、大空间尺度的实测数据,研究表层土壤水分在此时段内的自然变化特征。结果显示,按照全部、无降水、有降水3种条件,在样本量分别为98.14%、99.51%和88.49%的绝大多数情况下,表层土壤水分的变化量为0.007 m^3/m^3、0.007 m^3/m^3和0.012 m^3/m^3,远小于SMOS、SMAP的目标精度(0.04 m^3/m^3)。初步证实:①SMOS与SMAP的土壤水分反演结果(L2数据)可进行直接比对;②过境时刻差异对验证误差的影响可不计。
- 陈勇强杨娜胡新佟明远
- 关键词：SMOS微波遥感表层土壤水分
- 反演策略对SMOS土壤水分反演算法的影响研究被引量：1
- 2020年
- 为降低SMOS土壤水分反演算法的复杂度、提高土壤水分反演精度,对SMOS土壤水分反演策略进行调整:将多参数反演改为单参数反演以简化观测与模拟亮温的代价函数,以固定步长(0.001 m^3/m^3)代替不定步长从而避免复杂的矩阵运算,将围绕土壤水分先验值的少量局部搜索调整为全土壤水分区间(0~0.05 m^ 3/m^ 3)的密集全局搜索。利用美国USCRN 44个站点实测土壤水分分别与SMOS官方反演的土壤水分和SMOS调整算法反演的土壤水分进行对比分析。结果表明:与SMOS相比,算法调整后土壤水分的平均绝对偏差MAD、均方根误差RMSE和无偏均方根误差ubRMSE分别降低了0.012、0.018和0.020 m^3/m^3。
- 劳从坤杨娜徐少博汤燕杰张恒杰
- 关键词：土壤水分SMOS反演算法
- SMAP L2多尺度土壤水分数据与ISMN实测数据的差异特征研究
- 2022年
- SMAP卫星的二级(L2)土壤水分数据是直接反演结果,能够从模型、算法、参数等多方面体现其对土壤水分反演的综合能力。在这一级别下,SMAP设计了包括L2_SM_P(36km)、L2_SM_P_E(9 km)和L2_SM_SP(3 km和1 km)在内的多种尺度的土壤水分数据,能满足不同的实验和应用需求。以ISMN地面实测土壤水分数据作为对比参照,以偏差(Bias)、均方根误差(RMSE)、无偏均方根误差(ubRMSE)和相关系数(R)作为分析指标,分析了SMAP L2土壤水分数据和ISMN实测数据间的差异表现。结果显示:在不同静态条件下(气候类型、土壤性质和植被类型),植被对差异的影响最大,土壤性质的影响最小;在不同动态条件下(土壤水分、植被光学厚度和地表温度),植被光学厚度和土壤水分对差异影响较大,地表温度的影响较小;在4种SMAP L2土壤水分数据中,9 km数据与ISMN实测数据的差异最小,其次是36、3、1 km尺度的数据;结合静态条件和动态条件来看,36 km和9 km尺度的数据与ISMN实测数据的差异情况类似,3 km和1 km数据差异情况类似。
- 黄健庭杨娜马超
- 关键词：土壤水分
- 时序双极化SAR开采沉陷区土壤水分估计被引量：7
- 2018年
- 开采沉陷地质灾害诱发矿区生态环境恶化的关键因子是土壤水分变化。研究提出了一种利用Sentinel-1A双极化SAR和OLI地表反射率数据联合反演土壤含水量的方法,即基于归一化水体指数(NDWI)反演植被含水量;采用Water-Cloud Model(WCM)模型消除植被对Sentinel-1A后向散射系数产生的影响,将其转化为裸土区的后向散射系数;利用基于AIEM模型和Oh模型建立的经验模型反演研究区地表参数,并用OLI光学反演结果进行验证;最后比较了开采沉陷区内外土壤水分含量。研究表明:(1)与基于OLI的土壤水分监测指数(SMMI)的土壤水分含量反演结果相比,两种极化方式中VH极化反演的水分结果具有更好的一致性,且两种极化方式反演结果也表明荒漠化草原区比黄土丘陵沟壑区反演效果更好,说明地形对后向散射的影响不可忽略。(2)在2016年内72期数据中,VH极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有41期,所占比例为57%;VV极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有36期,所占比例为50%,且不同矿区内的沉陷区受到的影响不同。说明开采沉陷造成的地表粗糙度的增加会对地表土壤水分产生负面影响,但不同矿区之间又有差异。
- 马威陈登魁杨娜杨娜
- 关键词：极化雷达土壤水分合成孔径雷达干涉测量开采沉陷
- L波段微波辐射计机载与卫星观测的对比研究
- 2022年
- “闪电河流域水循环和能量平衡遥感综合试验”以滦河上游的闪电河流域为试验区,开展了机载L波段微波辐射计观测。将其获取的机载亮温数据与SMOS、SMAP卫星亮温(L1C)进行对比研究。首先根据观测时间、角度和极化方式制定了机、星数据的选用方案,进而针对二者尺度差异设计了3种空间匹配策略,以数值差(卫星—机载)、相关系数(R)和无偏均方根误差(ubRMSE)作为量化指标,对机载和卫星观测亮温进行差异分析,结果显示:机载亮温与卫星亮温之差随角度变化的特征趋势与理论相符,其可靠性得到了初步验证;3种空间匹配策略下的总平均亮温差显著不同,证实了空间尺度差异与匹配策略对多源数据的验证及对比的量化影响;机载亮温与SMAP亮温的总体差小于与SMOS,反映了探测方式、传感器硬件设计以及空间组织方式的异同。
- 杨娜徐少博劳从坤张恒杰汤燕杰
- 关键词：微波遥感亮度温度L波段机载微波辐射计SMOS
- 实测拟合Mironov介电常数的SMOS对土壤水分反演精度的优化
- 2017年
- 为对农业干旱预测方法和提高SMOS的反演精度参考,介于Mironov介电常数与土壤水分的变异趋势呈相似规律,尝试利用区域性实测数据非线性拟合二者的量化关系,进而由SMOS L2介电常数直接反求土壤水分、快速改善其反演精度。结果表明:在不考虑空间异质性的情况下,该方法将绝对误差由0.095~0.112降低至0.071~0.072。说明,以真实观测作为先验辅助信息,采用优化参数的方式能够有效提升SMOS对土壤水分的整体反演精度。
- 马战林杨娜崔学皓
- 关键词：SMOS土壤水分
- 基于关键辅助参数数据的L-MEB亮度温度模拟研究
- 2022年
- 土壤水分在陆地和大气的能量交换和水循环中扮演十分重要的作用。以SMOS为代表的微波遥感卫星是目前获取全球土壤水分信息的主要途径,在其反演算法中,亮度温度(亮温)的模拟是求取土壤水分的重要前置环节。以L-MEB模型为核心,利用ISMN环境温、湿实测数据和SoilGrids土壤质地数据,研究关键辅助参量对亮温模拟的影响,以及利用丰富、可靠的实测数据模拟亮温的可行性。结果表明:土壤水分和土壤温度在时间上具有瞬变性,对亮温的模拟产生随机性影响,而砂土和黏土含量在时间上具有稳定性,属于缓变类背景参量,对亮温的模拟产生系统性影响;研究模拟的H和V极化亮温与SMOS模拟亮温的相关系数分别达到0.59、0.65,初步证实了以ISMN实测数据和SoilGrids土壤质地数据作为辅助数据进行亮温模拟可行、有效。
- 曹高岩杨娜
- 关键词：亮度温度土壤水分SMOS
- 基于SMOS、SMAP数据的青藏高原季风及植被生长季土壤水分长消特征研究被引量：4
- 2022年
- 青藏高原地理位置特殊、环境特征显著,是地球系统作用的关键参与和决策者。利用大尺度的星载微波遥感数据开展其土壤水分研究,不仅能为理解典型地区对全球水、气、能、热交互机制的量化影响提供理论支持,还能够为证实遥感数据的可靠性提供实践依据。以SMOS(2011—2020)和SMAP(2016—2020)卫星土壤水分数据为主,以ISMN实测数据、GPCP降水数据、MOD16A2蒸散发数据、C3S地表类型数据为辅,利用土壤水分(年均值,■)与时间之间的相关系数(R_(xt)),研究青藏高原土壤水分在季风及植被生长季(7—9月)的时空分布及长消特征;进而利用偏相关系数(R_(xy,z)),初步分析了土壤水分与降水和蒸散发的耦合关系。结果显示,青藏高原土壤水分在时间上呈现先减(2011—2015年)后增(2015—2018年)随后波动变化(2018—2020年)的趋势,在空间上呈现自西北向东南逐渐升高的趋势;大部分地区的土壤水分与降水的耦合表现强于蒸散发;SMOS和SMAP对青藏高原土壤水分时空特征的捕捉具有较高的一致性。
- 杨娜汤燕杰张宁馨张恒杰徐少博
- 关键词：青藏高原土壤水分SMOS
