Xác định độ ẩm đất từ dữ liệu vệ tinh Persiann

Xác định độ ẩm đất từ dữ liệu vệ tinh Persiann là một trong những tham số hết sức quan trọng trong các mô hình nghiên cứu về lũ lụt, thủy văn, khí hậu, dự báo khí tượng nông nghiệp,... Để hiểu rõ hơn về vấn đề này mời các bạn cùng tham khảo tài liệu

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xác định độ ẩm đất từ dữ liệu vệ tinh PersiannT¹p chÝ KHKT Má - §Þa chÊt, sè 48,10/2014, (Chuyªn ®Ò §o ¶nh – ViÔn th¸m), tr.70-77 XÁC ĐỊNH ĐỘ ẨM ĐẤT TỪ DỮ LIỆU VỆ TINH PERSIANN TRẦN XUÂN TRƯỜNG, Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tóm tắt: Độ ẩm đất là một trong những tham số hết sức trọng trong các mô hình nghiên cứu về lũ lụt, thủy văn, khí hậu, dự báo khí tượng nông nghiệp. Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu đánh giá phương pháp [12] xác định độ ẩm đất ở khu vực Tây Phi dựa trên hai mô hình API (Antecedent Precipitation Index) và mô hình C-MEB (C-band Microwave Emission of the Biosphere) từ dữ liệu mưa vệ tinh PERSIANN. Kết quả tính toán được so sánh với độ ẩm đất đo thực tế tại ba trạm ở Wankama, Agoufou và Nalohou nhằm chứng minh tính ưu việt của phương pháp. Văn Tân và Đinh Bá Duy, 2009) đã nghiên cứu1. Mở đầu đã khảo sát và phân tích ảnh hưởng của trường Độ ẩm đất là một tham số chỉ thị trong độ ẩm đất ban đầu đến thời gian khởi động mônghiên cứu trao đổi nước, năng lượng bề mặt hình khí hậu khu vực.đất và khí quyển [1], [2]. Nó tác động đến sự Các dữ liệu vệ tinh được sử dụng để xácthoát, bốc hơi nước bề mặt và khả năng lưu trữ độ ẩm đất như dữ liệu trong vùng sóng radarnhiệt, dẫn nhiệt, truyền nhiệt, phân chia năng SMMR (Scanning Multichannel Microwavelượng giữa dòng nhiệt ẩn và thực tế. Độ ẩm bề Radiometer) của Nimbus -7 bắt đầu từ nămmặt đất cũng có vai trò quan trọng trong việc 1978 và một số dữ liệu khác như: SSM/I từ nămviệc xây dựng lại trường mưa, sự bay hơi, sự 1987, AMSR-E từ năm 2002 và SMOS từ nămthấm và có thể cải thiện dòng chảy bề mặt và dự 2009. Nếu sử dụng dữ liệu ở vùng sóng dài (1-báo nguy cơ lũ lụt. Thực tế, độ ẩm đất là lượng 30 cm) cho phép xác định trực tiếp độ ẩm bềnước được lưu trữ trong đất trên bề mặt (khoảng mặt đất, tuy nhiên độ phân giải không gian, thời5 cm) hoặc ở lớp đất sâu hơn. Nó có thể kiểm gian không cao. Chỉ có công nghệ radar (SAR)soát việc phân phối hiệu quả nhất nguồn nước có thể đạt được độ phân giải không gian trênmưa chảy trên bề mặt và thấm xuống các lớp mặt đất vài chục mét, nhưng tần số lặp thời gianđất sâu hơn. Độ ẩm đất cho phép dự báo lũ lụt sẽ giảm đáng kể. Tiếp sau có các dữ liệu với độdựa trên sự bão hòa của đất khi nó không thể phân giải không gian khá cao nhưng độ phânhấp thụ thêm lượng nước mưa, nước chảy trên giải thời gian thấp (như ENVISAT-ASAR,bề mặt và tất cả lượng nước mưa còn lại được ERS-SAR), độ phân giải thời gian cao nhưngchuyển thành lũ lụt. độ phân giải không gian thấp (ví dụ như Thấy được vai trò quan trọng của độ ẩm, AMSR-E-MetOp ASCAT). Các nghiên cứu tiêungày 15/9/2009 ESA đã phóng thành công vệ biểu sử dụng dữ liệu vệ tinh trong vùng sóngtinh SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) radar để xác định độ ẩm đất [5], [7], [10]).chuyên nghiên cứu về độ ẩm đất trên phạm vi Các nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thámtoàn cầu nhằm nghiên cứu quá trình biến đổi kênh hồng ngoại nhiệt để xác định độ ẩm đấtkhí hậu hiện nay. Việc sử dụng các dữ liệu vệ (nguyên tắc là dựa vào quán tính nhiệt của đất,tinh để xác định độ ẩm đất góp phần nâng cao quán tính nhiệt lại phụ thuộc phần lớn vào tìnhđộ chính xác trong dự báo thời tiết (Kerr và trạng nước trong đất) [3], [13], [8], [15], [16],Cabot 2009). Một số nghiên cứu mới đây đã [17]. Ưu điểm của viễn thám trong nhiệt hồngphân tích vai trò quan trọng của sự tác động qua ngoại là có độ phân giải không gian cao và độlại giữa độ ẩm của đất và lượng mưa phân giải thời gian rất cao. Tuy nhiên, có một(Escorihuela 2006; Koster et al. 2004). (Phan số nhược điểm khi sử dụng các bước trong hồng70ngoại nhiệt như không thể quan sát mặt đất 2.1. Mô hình APItrong điều kiện trời nhiều mây. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng Trong nghiên cứu này, chúng tôi đánh giá mô hình API được phát triển bởi [21] để xácphương pháp xác định độ ẩm đất được phát định độ ẩm đất ở bề mặt từ dữ liệu mưa và mộttriển bởi Pellarin et al. 2009 từ các dữ liệu: dữ tham số thời gian.liệu mưa PERSIANN (Precipitation Estimation 30from Remotely Sensed Information using API j  API j 1e   Pj , (1)Artificial Neural Networks) với độ phân giải với j là hệ số thời gian, Pj là lượng mưa [mm], δ(25x25 km², 3 giờ); Nhiệt độ sáng AMSR-E độ là tham số thời gian. Để xác định độ ẩm đấtphân giải (1 ngày, 25x25 km²); các tham số đặc theo đơn vị [v/v], Crow and Ryu (2009) đã đềtrưng bề mặt đất, thực vật, khí quyển; độ ẩm đất xuất công thức:ở độ sâu 5 cm tại ba nhóm trạm đo ở Wankama,Nalohou và Agoufou được xác định trực tiếp từ  j  API j   ...