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基于多源遥感数据的冬小麦水分估算研究
摘要：
本研究旨在利用多源遥感数据，包括MODIS影像和气象数据，对冬小麦水分进行估算。研究根据NDVI时间序列数据建立模型，通过反演计算得到地表水分指数(SMI)。同时，结合气象数据利用土壤水分平衡模型，对冬小麦的水分进行预测。结果表明，基于多源遥感数据的方法在冬小麦水分估算方面具有较高的准确性，为未来监测和管理提供了一种有效的手段。
关键词：多源遥感数据；冬小麦；水分估算；SMI；土壤水分平衡模型
一、导言
水分是冬小麦生长发育的关键因素之一，有效的水分管理可以提高冬小麦的生产力和经济效益。传统的水分监测方法主要依靠土壤取样、水位计及水分传感器等技术手段，这些方法存在很多缺陷，比如需要大量的时间和人力物力投入、费用高昂等。近年来，随着卫星遥感技术迅速发展，利用遥感技术进行水分监测已成为一种热门的研究方向。其中，多源遥感数据结合土壤水分平衡模型可以较为精准地估算冬小麦的水分状态，因此受到广泛的关注。
二、研究方法
1.数据源
本研究使用了MODIS影像和气象数据，在这些数据的基础上建立冬小麦水分估算模型。
2.数据处理
a.运用中值合成方法对MODIS影像进行年度合成，得到冬小麦的NDVI时间序列数据。
b.利用生长季逐日气象数据，结合Thornthwaite公式，计算得到作物蒸散发量。
c.利用Thornthwaite公式，结合水分平衡模型对冬小麦的水分变化进行预测。
d.利用线性回归和反演技术，建立冬小麦地表水分指数(SMI)的估算模型。
3.实验过程
a.基于MODIS影像计算得到NDVI时间序列数据。
b.利用年度气象数据，结合Thornthwaite公式，计算得到作物蒸散发量。
c.利用Thornthwaite公式和土壤水分平衡模型，预测冬小麦的水分变化。
d.建立冬小麦SMI的模型并估算出冬小麦的水分状态。
4.结果分析
本研究运用线性回归和反演技术建立了冬小麦SMI的估算模型。在2008年至2010年的冬小麦生长季，利用该模型对冬小麦的水分状态进行了估算。结果表明，基于多源遥感数据和土壤水分平衡模型的方法在冬小麦水分估算方面具有较高的准确性。在不同生育期，冬小麦的SMI值的变化趋势与实地观测值基本一致。
三、结论
本研究应用多源遥感数据，结合气象数据及土壤水分平衡模型，实现了对冬小麦水分状态的精准估算。利用NDVI时间序列数据建立的SMI的估算模型，具有较高的准确性，能够为冬小麦的管理提供有力的支持。本研究对于基于遥感技术对冬小麦水分状态进行实时监测和管理以及增强机制研究提供了借鉴意义。