• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于FY-3B/MWRI數(shù)據(jù)的裸土區(qū)土壤濕度反演

      2014-09-13 07:34:06鮑艷松毛飛閔錦忠王冬梅嚴(yán)婧
      自然資源遙感 2014年4期
      關(guān)鍵詞:輻射率土壤濕度粗糙度

      鮑艷松, 毛飛, 閔錦忠, 王冬梅, 嚴(yán)婧

      (1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210044; 2.南京信息工程大學(xué)

      大氣物理學(xué)院,南京 210044; 3.江蘇省水利科學(xué)研究院,南京 210017 )

      0 引言

      土壤濕度(soil moisture,SM)是土壤的重要組成部分,在地-氣界面間的物質(zhì)、能量交換中起著重要的作用,是水文學(xué)、氣象學(xué)等科學(xué)研究領(lǐng)域的重要環(huán)境因子和過程參數(shù)[1]。微波遙感是實現(xiàn)土壤濕度監(jiān)測的有效技術(shù)[2]。

      土壤濕度的變化引起土壤介電常數(shù)的改變,土壤介電常數(shù)與土壤發(fā)射率密切相關(guān),微波亮溫與發(fā)射率也直接相關(guān),因此,可以利用微波亮溫進(jìn)行土壤濕度反演。微波地表土壤濕度反演算法主要包括單通道土壤濕度反演算法[3-6]、雙極化多通道土壤濕度反演算法[7-14]和數(shù)理統(tǒng)計算法(經(jīng)驗算法)[15-17]3種。Jackson等[3,8-10,15]利用上述3種方法,實現(xiàn)了土壤濕度的微波遙感反演。我國第二代極軌氣象衛(wèi)星風(fēng)云三號(FY-3)上搭載了微波成像儀(micro-wave radiation imager,MWRI),其資料可用于地表土壤濕度反演。彭麗春等[18]建立了基于FY-3A/MWRI亮溫資料的土壤濕度三次多項式反演模型,并進(jìn)行了土壤濕度反演試驗,得到了較高的土壤濕度反演精度,但由于在反演過程中粗糙度參數(shù)是固定值,限制了該模型在未知粗糙度地區(qū)的應(yīng)用。楊虎等建立了一個基于FY-3/MWRI亮溫數(shù)據(jù)的地表土壤濕度反演算法[19],但并未對該算法進(jìn)行精度評價。

      本文利用單頻率雙極化算法,研究了應(yīng)用FY-3B/MWRI數(shù)據(jù)反演裸露地表土壤濕度的方法及流程。首先,根據(jù)地表各參數(shù)的范圍,設(shè)置模型輸入?yún)?shù),利用高級積分方程模型(aduanced integral equation madels,AIEM)模擬不同地表參數(shù)條件下的FY-3B/MWRI資料; 然后,基于模擬數(shù)據(jù),利用粗糙地表發(fā)射率Qp模型,發(fā)展土壤濕度反演模型; 最后,基于FY-3B/MWRI數(shù)據(jù),利用構(gòu)建的土壤濕度反演模型,反演我國西部干旱半干旱地區(qū)土壤濕度,并利用實測土壤濕度數(shù)據(jù),進(jìn)行精度評價。

      1 數(shù)據(jù)與方法

      1.1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)集

      研究區(qū)位于中國西部干旱半干旱地區(qū),主要包括新疆、西藏、青海、甘肅和內(nèi)蒙古西部。由于本研究目的在于反演裸露地表土壤濕度,因此先依據(jù)中分辨率成像儀(MODIS)歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetalion index,NDVI)產(chǎn)品(MYD13),將上述區(qū)域劃分為裸土區(qū)和植被區(qū)。將NDVI<0.1的區(qū)域劃分為裸土區(qū)[20-21],即本文的研究區(qū)域。

      用于土壤濕度反演的微波數(shù)據(jù)來自于我國第二代極軌氣象衛(wèi)星FY-3B上搭載的微波成像儀資料。FY-3B/MWRI在10.65~89 GHz頻段內(nèi)設(shè)置了5個頻率,每個頻率都有水平和垂直2種極化模式,具體參數(shù)見表1。其中低頻10.65 GHz通道具有穿透云雨大氣的能力,并且對地表粗糙度和介電特性比較敏感,能夠用來反演陸地表面溫度、土壤濕度含量等地球物理參數(shù)。

      表1 微波成像儀通道特性

      本文所用輔助數(shù)據(jù)包括植被指數(shù)和地表溫度。 MODIS溫度產(chǎn)品在陸地區(qū)域精度達(dá)到1 K,相比于FY-3溫度產(chǎn)品具有一定的優(yōu)勢; MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于植被的監(jiān)測研究,已有研究表明MODIS NDVI產(chǎn)品具有較高的精度[22]。因而,研究中選用了MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品(MYD13)和地表溫度產(chǎn)品(MYD11)。MODIS/AQUA過境時間為地方時13:30,F(xiàn)Y-3B過境時間為地方時13:40,可認(rèn)為二者過境時間較一致。

      用于檢驗土壤濕度反演精度的實測數(shù)據(jù)來自于中國氣象局國家氣象信息中心共享網(wǎng),該數(shù)據(jù)是以農(nóng)業(yè)氣象觀測站土壤濕度觀測規(guī)范為準(zhǔn),每月8號、18號和28號對土壤濕度進(jìn)行測量,觀測深度分別為10 cm,20 cm,50 cm,70 cm和100 cm,本文使用數(shù)據(jù)為10 cm相對濕度數(shù)據(jù)。研究區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)氣象觀測站點分布如圖1所示。衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的土壤濕度為體積含水量,為便于將地面實測數(shù)據(jù)與反演結(jié)果進(jìn)行有效對比,首先對土壤相對濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行單位轉(zhuǎn)換,將土壤相對濕度轉(zhuǎn)化為土壤水分體積含水量[23]。轉(zhuǎn)換過程中使用的土壤容重和田間持水量數(shù)據(jù)來自于各市縣農(nóng)氣站[24]。

      圖1 研究區(qū)及農(nóng)氣站點分布示意圖

      1.2 裸露地表輻射模型

      ;

      (1)

      采用地表比輻射率εp時,該模型表達(dá)式為

      εp=Qptq+(1-Qp)tp

      。

      (2)

      式中: 下標(biāo)p,q表示2種不同極化方式;Qp為地表粗糙度參數(shù);rp,rq為光滑表面反射率;tp,tq為光滑表面透過率。

      1.3 基于AIEM模型的土壤濕度反演模型建立

      1.3.1 AIEM模型

      地表微波輻射傳輸模型常被用于研究地表輻射特征,其中,廣為使用的是高級分方程模型(AIEM)[26]。該模型是基于電磁波輻射傳輸方程的地表輻射模型,能在一個很寬的地表粗糙度范圍內(nèi)再現(xiàn)真實地表輻射情況[27-29]。本研究基于FY-3B/MWRI儀器參數(shù)設(shè)置,利用AIEM模型對裸露地表條件下地表微波發(fā)射特性進(jìn)行了模擬。輸入模型參數(shù)包括頻率、入射角、地表均方根高度、相關(guān)長度和土壤體積含水量,模型輸出參數(shù)為比輻射率εp和光滑表面反射率rp。

      1.3.2 FY-3B/MWRI輻射數(shù)據(jù)模擬

      研究中使用的MWRI數(shù)據(jù)頻率為10.65 GHz,極化為V和H,入射角為53°。此外,有關(guān)地表的輸入?yún)?shù)取值盡量覆蓋所有可能的實際情況,土壤濕度的取值范圍為2%~44%,間隔為2%。地表均方根高度的取值范圍為0.5~3.5 cm,間隔為0.25 cm。相關(guān)長度取值范圍為5~30 cm,間隔為2.5 cm。對于地表相關(guān)函數(shù),相比于指數(shù)相關(guān)函數(shù),高斯相關(guān)函數(shù)更接近實驗測量值,因而在模型模擬中使用高斯相關(guān)函數(shù)[30]。運行AIEM模型,模擬出MWRI 10.65 GHz,V/H極化下共3 146個比輻射率和菲涅爾反射率值。

      1.3.3 土壤濕度反演模型

      基于AIEM模型模擬的比輻射率εp和光滑表面反射率rp,利用式(1),首先計算得到地表粗糙度參數(shù)Qp,并建立V/H極化下的地表粗糙度參數(shù)QV與QH之間的關(guān)系。

      經(jīng)計算可知,地表粗糙度參數(shù)QV與QH之間具有較高的相關(guān)性,兩者之間的線性擬合方程,即

      QV=a+bQH,

      (3)

      式中系數(shù)a,b可由模擬數(shù)據(jù)擬合得到。通過式(3),已知一個極化下的地表粗糙度參數(shù)可求得另一個極化下的地表粗糙度參數(shù),使得地表粗糙度參數(shù)為單一未知量。

      為消除地表粗糙度影響,將式(2)帶入式(3)中,合并公式系數(shù),得到

      αεV+εH=βtV+ηtH,

      (4)

      式中: εV和εH分別為V/H極化下裸土比輻射率;tV和tH分別為V/H極化下光滑表面透過率;α,ε,η為公式系數(shù)。在推導(dǎo)過程中可得出式(3)和式(4)系數(shù)之間有如下關(guān)系,即

      (5)

      由式(4)可知,通過地表粗糙度參數(shù)QV與QH之間的線性關(guān)系,利用雙極化數(shù)據(jù)可以消除地表粗糙度的影響。

      在消除地表粗糙度參數(shù)后,進(jìn)一步利用Shi等[31]提出的土壤濕度與光滑表面透過率之間關(guān)系,得到土壤濕度反演模型,即

      (6)

      式中:SM為土壤體積含水量;A,B和C為反演模型參數(shù),可由模擬數(shù)據(jù)利用最小二乘法擬合得到; 等式右側(cè)βtV+ηtH項可由式(4)中αεV+εH項替換。在已知地表溫度的前提下,可由FY-3B/MWRI 10.65 GHz觀測亮溫計算地表比輻射率εp。

      1.3.4 土壤濕度反演

      基于FY-3B/MWRI 10.65 GHz亮溫數(shù)據(jù)和MODIS溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)(MYD11),計算裸土比輻射率εV和εH,即

      εp=TBp/T,

      (7)

      式中:TBp為微波成像儀觀測亮溫;T為地表溫度。將計算得到εV和εH代入式(4),計算αεV+εH項,并進(jìn)一步利用式(6)實現(xiàn)裸土區(qū)土壤濕度反演。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 FY-3微波資料土壤濕度反演模型

      基于AIEM模型模擬的比輻射率εV和εH,菲涅爾反射率rV和rH,根據(jù)式(1)計算出和地表粗糙度有關(guān)的QV與QH,二者之間的散點圖如圖2所示。

      圖2 地表粗糙度參數(shù)QV 和 QH 之間關(guān)系

      如圖2所示,可以擬合出b=0.416 9,并進(jìn)一步計算出α=2.398 7?;贏IEM模型模擬的比輻射率εV和εH和輸入的土壤濕度參數(shù),最小二乘擬合得到α,A,B,C分別為2.398 7,4.003 2,0.595 9和-3.288 2?;跀M合的參數(shù),構(gòu)建的土壤濕度反演模型為

      (8)

      2.2 模型驗證及精度評價

      根據(jù)上述方法反演4個時期的研究區(qū)土壤濕度,并與氣象站點的土壤濕度進(jìn)行交叉驗證。圖3是2011年8月28日、9月8日、18日和28日FY-3B/MWRI反演結(jié)果與實測數(shù)據(jù)交叉驗證結(jié)果。如圖3所示,反演的土壤濕度和氣象站點10 cm深度層實測的土壤濕度相關(guān)性較好,達(dá)到0.001的顯著性相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),均方根誤差為0.065 7 cm3/cm3; 此外,在土壤濕度高值區(qū),反演的土壤濕度小于實測值。分析其原因,可能是因為所用驗證數(shù)據(jù)為10 cm土壤濕度,而衛(wèi)星遙感反演結(jié)果為表層土壤濕度。試驗表明半干旱地區(qū)10 cm深度土壤濕度值大于表層土壤濕度[32]??紤]到在土壤濕度高值區(qū)反演土壤濕度較實測土壤濕度偏低,為消除系統(tǒng)誤差,利用圖3中的關(guān)系式訂正式(8),得到基于FY-3B/MWRI數(shù)據(jù)的土壤濕度反演模型,即

      SM=1.957[4.003 2+0.59(2.398 7εV+εH)-

      (9)

      為了檢驗修訂后模型的穩(wěn)定性及模型精度,選用建模以外的一組FY-3B/MWRI資料(獲取時間為2011年10月8日、18日、28日和11月8日),分別利用式(8)和(9)進(jìn)行土壤濕度反演(圖4),并與氣象站點實測的10 cm土壤濕度觀測資料進(jìn)行交叉驗證。

      圖3 2011年8月28日、9月8日、18日和28日FY-3B/MWRI反演結(jié)果與實測數(shù)據(jù)交叉驗證散點圖

      (a) 系統(tǒng)誤差訂正前反演結(jié)果與實測結(jié)果比較(b) 系統(tǒng)誤差訂正后反演結(jié)果與實測結(jié)果比較

      由圖4可知,修訂后模型土壤濕度反演精度更高,反演的土壤濕度和實測值達(dá)到0.001水平的顯著性相關(guān),均方根誤差為0.030 5 cm3·cm-3。用式(9)所示的土壤濕度反演模型對研究區(qū)2011年10月8日、18日、28日和11月8日數(shù)據(jù)進(jìn)行反演,結(jié)果如圖5所示。

      (a) 2011年10月8日(b) 2011年10月18日

      圖5-1FY-3B/MWRI土壤濕度反演圖

      Fig.5-1SoilmoisturemapsretrievedfromFY-3B/MWRIimages

      (c) 2011年10月28日(d) 2011年11月8日

      由圖5可知,西部地區(qū)土壤濕度較低,數(shù)值在0~0.25 cm3·cm-3之間,與地面觀測結(jié)果較為吻合。

      3 結(jié)論

      本文使用AIEM模型,模擬不同地表參數(shù)條件下的FY-3B/MWRI資料,利用模擬資料發(fā)展了一個可用于裸露地表土壤濕度反演的半經(jīng)驗?zāi)P?。該模型利用雙極化數(shù)據(jù)消除地表粗糙度影響,模型應(yīng)用結(jié)果表明:

      1)構(gòu)建的模型能夠較好地實現(xiàn)土壤濕度反演,4個時次(2011年8月28日、9月8日、18日和28日)土壤濕度反演結(jié)果表明,反演和實測的土壤濕度達(dá)到0.001水平顯著性相關(guān),兩者均方根誤差為0.065 7 cm3·cm-3; 其外,發(fā)現(xiàn)在土壤濕度高值區(qū)反演的土壤濕度明顯小于實測值。通過擬合反演和實測土壤濕度之間的關(guān)系,并利用這一關(guān)系對原模型進(jìn)行訂正,得到了訂正后的土壤濕度反演模型。

      2)訂正后的模型能夠提高土壤濕度反演精度,2011年10月8日、18日、28日和11月8日4個時次反演和實測的土壤濕度決策系數(shù)R2為0.604,均方根誤差為0.030 5 cm3·cm-3。這一結(jié)果說明, FY-3B/MWRI資料可用于裸土區(qū)土壤濕度反演,并取得較高的反演精度。

      3)本文所建土壤濕度反演模型只適用于裸土區(qū)域,對植被覆蓋下地表土壤濕度反演還需進(jìn)一步研究。

      參考文獻(xiàn)(References):

      [1] 仝兆遠(yuǎn),張萬昌.土壤水分遙感監(jiān)測的研究進(jìn)展[J].水土保持通報,2007,27(4):107-113.

      Tong Z Y,Zhang W C.Progress of soil moisture monitoring by remote sensing[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,2007,27(4):107-113.

      [2] 鄭興明.東北地區(qū)土壤濕度被動微波遙感高精度反演方法研究[D].長春:中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,2012.

      Zheng X M.Research on soil moisture passive microwave remote sensing inversion method in Northeast of China[D].Changchun:Northeast Institute of Geography and Agroecology,Chinese Academy of Sciences,2012.

      [3] Jackson T J,Le Vine D M,Swift C T,et al.Large area mapping of soil moisture using the ESTAR passive microwave radiometer in Washita 92[J].Remote Sensing Environment,1995,54(1):27-37.

      [4] Jackson T J,Le Vine D M,Hsu A Y,et al.Soil moisture mapping at regional scales using microwave radiometry:The southern great plains hydrology experiment[J].IEEE Transaction on Geosciences and Remote Sensing,1999,37(5):2136-2151.

      [5] Jackson T J,LeVine D M.Mapping surface soil moisture using an aircraft-based passive microwave instrument:Algorithm and example[J].Journal of Hydrology,1996,184(1/2):85-99.

      [6] Jackson T J.III.Measuring surface soil moisture using passive microwave remote sensing[J].Hydrological Processes,1993,7(2):139-152.

      [7] 田輝,王澄海,文軍,等.基于簡化參數(shù)方法的蒙古干旱區(qū)土壤濕度被動微波遙感[J].地球物理學(xué)報,2012,55(2):415-427.

      Tian H,Wang C H,Wen J,et al.Soil moisture estimation over an arid environment in Mongolia from passive microwave remote sensing based on a simplified parameterization method[J].Chinese Journal of Geophysics,2012,55(2):415-427.

      [8] Njoku E G,Li L.Retrieval of land surface parameters using passive microwave measurements at 6-18 GHz[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1999,37(1):79-93.

      [9] Njoku E G,Jackson T J,Lakshmi V,et al.Soil moisture retrieval from AMSR-E[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2003,41(2):215-229.

      [10]Koike T,Njoku E,Jackson T J,et al.Soil moisture algorithm development and validation for the ADEOS-II/AMSR[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Symposium,2000,3:1253-1255.

      [11]Owe M,DeJeu R,Walker J.A methodology for surface soil moisture and vegetation optical depth retrieval using the microwave polarization difference index[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2001,39(8):1643-1654.

      [12]Owe M,DeJeu R,Holmes T.Multisensor historical climatology of satellite-derived global land surface moisture[J].Journal of Geophysical Research,2008,113:1-17.

      [13]De Jeu R A M.Retrieval of land surface parameters using passive microwave remote sensing[D].Amsterdam:Vrije University Amsterdam,2003.

      [14]Wen J,Jackson T J,Bindlish R,et al.Retrieval of soil moisture and vegetation water content using SSM/I data over a corn and soybean region[J].Journal of Hydrometeorology,2005,6(6):854-863.

      [15]Schmugge T,O’Neill P E,Wang J R.Passive microwave soil moisture research[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1986,GE-24(1):12-22.

      [16]Ahmed N U.Estimating soil moisture from 6.6GHz dual polarization,and/or satellite derived vegetation index[J].International Journal of Remote Sensing,1995,16(4):687-708.

      [17]Paloscia S,Macelloni G,Santi E,et al.A multifrequency algorithm for the retrieval of soil moisture on a large scale using microwave data from SMMR and SSM/I satellites[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2001,39(8):1655-1661.

      [18]彭麗春,李萬彪,劉輝志.FY-3A/MWRI數(shù)據(jù)反演半干旱地區(qū)土壤濕度的研究[J].北京大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2011,47(5):797-804.

      Peng L C,Li W B,Liu Z H.Estimation of the soil moisture using FY-3A/MWRI Data over semiarid areas[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis,2011,47(5):797-804.

      [19]楊虎,施建成.FY-3微波成像儀地表參數(shù)反演研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2005,20(1):194-200.

      Yang H,Shi J C.On the estimation of land surface parameters by using FY-3A microwave radiometer imager(MWRI)[J].Remote Sensing Technology and Application,2005,20(1):194-200.

      [20]馬媛.新疆土壤濕度的微波反演及應(yīng)用研究[D].烏魯木齊:新疆大學(xué),2007.

      Ma Y.Study on soil moisture inversion and application with microwave remote sensing in Xinjiang[D].Urumchi:Xinjiang University,2007.

      [21]趙杰鵬,張顯峰,包慧漪,等.基于可見光紅外與被動微波遙感的土壤水分協(xié)同反演[J].紅外與毫米波學(xué)報,2012,31(2):137-142,147.

      Zhao J P,Zhang X F,Bao H Y,et al.Monitoring land surface soil moisture:Co-inversion of visible, infrared and passive microwave sensing data[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2012,31(2):137-142,147.

      [22]魏偉,任皓晨,趙軍,等.基于MODIS的ATI和TVI組合法反演石羊河流域土壤含水量[J].國土資源遙感,2011,23(2):104-109.

      Wei W,Ren H C,Zhao J,et al.Retrieving soil moisture of shiyang river basin by ATI and TVI based on EOS/MODIS data[J].Remote Sensing For Land and Resources,2011,23(2):104-109.

      [23]楊曉峰.土壤濕度廓線綜合反演試驗研究[D].北京:中國氣象科學(xué)研究院,2011.

      Yang X F.Experimental study on soil moisture profile inversion[D].Beijing:Chinese Academy of Meteorological Sciences.

      [24]陳永川,劉靜,托乎提,等.新疆作物觀測地段土壤農(nóng)業(yè)水分常數(shù)的分布[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,36(32):14210-14321.

      Chen Y C,Liu J,Tuo H T,et al.Distribution of soil agricultural moisture constant in crop observation area in Xinjiang Province[J].Journal of Anhui Agricultural Sciences,2008,36(32):14210-14321.

      [25]Shi J C,Jiang L M,Zhang L Z,et al.A parameterized multifrequency-polarization surface emission model[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2005,43(12):2831-2841.

      [26]鮑艷松,劉良云,王紀(jì)華,等.利用ASAR圖像監(jiān)測土壤含水量和小麥覆蓋度[J].遙感學(xué)報,2006,10(2):263-271.

      Bao Y S,Liu L Y,Wang J H,et al.Estimation of soil water content and wheat coverage with ASAR image[J].Journal of Remote Sensing,2006,10(2):263-271.

      [27]Fung A K,Chen K S.An update on the IEM surface backscattering model[J].Geoscience and Remote Sensing Letters,IEEE,2004,1(2):75-77.

      [28]WU T D,Chen K S.A reappraisal of the validity of the IEM model for backscattering from rough surfaces[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2004,42(4):743-753.

      [29]WU T D,Chen K S,Shi J C,et al.A transition model for the flection coefficient in surface scattering[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2001,39(9):2040-2050.

      [30]施建成,蔣玲梅,張立新,等.多頻率多極化地表輻射參數(shù)化模型[J].遙感學(xué)報,2006,10(4):502-514.

      Shi J C,Jiang L M,Zhang L X,et al.A parameterized multi-frequency-polarization surface emission model[J].Journal of Remote Sensing,2006,10(4):502-514.

      [31]Shi J C,Jiang L M,Zhang L X,et al.Physically based estimation of bare-surface soil moisture with the passive radiometers[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2006,44:3145-3153.

      [32]張婕,張文煜,王曉妍,等.半干旱地區(qū)土壤濕度變化特征[J].蘭州大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,48(2):57-61.

      Zhang J,Zhang W Y,Wang X Y,et al.Changes characteristics of soil moisture in semi-arid areas[J].Journal of Lanzhou University:Natural Sciences,2012,48(2):57-61.

      猜你喜歡
      輻射率土壤濕度粗糙度
      對于玻璃半球輻射率(校正輻射率)計算的研究
      Landsat8熱紅外波段地表比輻射率估算方法改進(jìn)
      土壤濕度傳感器在園林綠化灌溉上的應(yīng)用初探
      基于無人機(jī)影像的巖體結(jié)構(gòu)面粗糙度獲取
      甘肅科技(2020年20期)2020-04-13 00:30:18
      基于51單片機(jī)控制花盆土壤濕度
      電子制作(2019年15期)2019-08-27 01:12:12
      冷沖模磨削表面粗糙度的加工試驗與應(yīng)用
      模具制造(2019年4期)2019-06-24 03:36:48
      工業(yè)機(jī)器人紅外視覺系統(tǒng)快門補償效果的實驗研究
      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面齒輪齒面粗糙度研究
      鋼材銹蝕率與表面三維粗糙度參數(shù)的關(guān)系
      四川盆地土壤濕度時空分布及影響因子分析
      忻州市| 顺昌县| 卫辉市| 大田县| 滦平县| 武隆县| 当涂县| 贺兰县| 饶阳县| 茌平县| 宁蒗| 泰兴市| 定安县| 香河县| 湖口县| 剑河县| 舟曲县| 通辽市| 仙桃市| 宜君县| 泊头市| 宁陕县| 乌兰浩特市| 禄丰县| 博客| 唐海县| 闽侯县| 岳阳县| 扎囊县| 舟曲县| 商丘市| 老河口市| 科技| 蕉岭县| 惠来县| 大渡口区| 湘乡市| 光泽县| 商南县| 万州区| 涞水县|