МЕТОД ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭВАПОТРАНСПИРАЦИОННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА БАЗЕ ДАННЫХ СПУТНИКОВОГО ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

Bibliographic Details
Title: МЕТОД ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭВАПОТРАНСПИРАЦИОННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА БАЗЕ ДАННЫХ СПУТНИКОВОГО ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
Publisher Information: Вопросы степеведения, 2023.
Publication Year: 2023
Subject Terms: remote sensing, дистанционное зондирование, vegetation, evapotranspiration, эвапотранспирация, растительность, irrigation, ирригация, почва, soil
Description: Разработан косвенный метод вычисления показателя эвапотранспирации на базе данных спутникового дистанционного зондирования. Учитывается, что усредненные данные различной растительности, полученные по существующей методике, с применением опорных данных ET_0 о эвапотранспирации травяного покрытия, содержат изменяющуюся случайную составляющую. Для уточнения предлагается использовать известную регрессионную зависимость ET_0 от номера дня года (DOY), представленную аналитически в виде суммы среднего значения и среднего квадратичного отклонения в виде случайной составляющей, изменяющейся во времени. Используя показатель DOY в качестве вспомогательного параметра для определения E, ставится задача определения DOY по дистанционно измеренным показателям NDVI и F_c, учитывая известные регрессионные уравнения. Учет двух параллельно измеряемых показателей дистанционного зондирования позволяет значительно уменьшить случайную погрешность определения DOY по результатам зондирования. Далее указанная случайная составляющая используется взамен случайных составляющих погрешности базовых данных DOY в предположении того, что 〖ET〗_cp и соответствующий показатель, полученный дистанционно, совпадают.
An indirect method for calculating the evapotranspiration index based on satellite remote sensing data has been developed. It is taken into account that the averaged data of various vegetation obtained using the existing methodology, using ET_0 reference data on the evapotranspiration of grass cover, contain a variable random component. For clarification, it is proposed to use the well-known regression dependence ET_0 on the number of the day of the year (DOY), presented analytically as the sum of the mean value and the mean square deviation in the form of a random component that varies over time. Using the DOY indicator as an auxiliary parameter for determining E, the task of determining DOY by remotely measured NDVI and F_c indicators is set, taking into account the known regression equations. Taking into account two parallel measured indicators of remote sensing can significantly reduce the random error in determining DOY based on the results of sensing. Further, the specified random component is used instead of the random components of the error of the basic DOY data, assuming that 〖ET〗_cp and the corresponding indicator obtained remotely coincide.
Document Type: Research
DOI: 10.24412/2712-8628-2023-2-83-90
Rights: CC BY
Accession Number: edsair.doi...........53e6f9faaa242138943095369bb87e63
Database: OpenAIRE
Description
DOI:10.24412/2712-8628-2023-2-83-90