项目名称: 基于分布式水文和微波遥感耦合模型的干旱监测

项目编号: No.41471430

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 地质学

项目作者: 王大成

作者单位: 中国科学院遥感与数字地球研究所

项目金额: 85万元

中文摘要: 本项目的主要目的是在研究农业干旱形成规律的基础上,通过基于物理的耦合分布式水文模型和(土壤水分)微波遥感模型构建适用于农业干旱监测面特点的新型分布式水文-遥感模型,形成具有长期水文过程意义并同时满足微波散射/辐射瞬时观测的一致性土壤水分产品,并基于该土壤水分产品构建旱灾灾情诊断评价方法体系。项目力图在跨学科的水文、遥感模型耦合、分布\半分布\集总式参数选择、水文遥感参数率定,农业旱灾评估方法上实现多项创新。结合降水、蒸散发等气象观测和微波遥感观测等多源数据分别在对土壤水分变化趋势和敏感性上的不同优势,全面分析示范区域中、短期农业干旱的形成机理,为农业干旱监测提供可靠的理论依据和技术支撑,并形成实时监测诊断的业务化干旱监测系统。

中文关键词: 旱灾;遥感监测;危险性评价;分布式水文模型

英文摘要: The objective of the project is to monitor drought disaster based on integrating distributed hydrological and microwave remote sensing model. Soil moisture product that complies to both long-term hydrological process and remote sensing observations will be generated. The soil moisture product is the kernel of constructing the drought monitoring method. The project focus on making breakthroughs on coupling multi-disciplinary, i.e., hydrological and remote sensing models including the parameterization modes of distributed\semi-distributed and uniform, hydro-remote sensing parameter calibration. The motivation of the project is to join the advantages from multi-source data including the meteorological and land surface microwave remote sensing observations, which are sensitive to the soil moisture trend and magnitude respectively. Mid and short-term drought will be fully analyzed in the case study region to provide both theoretical and technical support for drought monitoring with establishing a real time diagnostic system for drought monitoring.

英文关键词: Drought;remote sensing monitoring;hazard assessment;distributed hydrological model

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年9月10日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年1月29日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
114+阅读 · 2020年12月7日
图像分割方法综述
专知会员服务
52+阅读 · 2020年11月22日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月31日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
90+阅读 · 2020年5月2日
不同行业的数据指标体系,是怎么搭建的?
人人都是产品经理
1+阅读 · 2022年3月23日
恭祝各位新春快乐,虎年大吉!
CCF计算机安全专委会
0+阅读 · 2022年1月31日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
16+阅读 · 2019年4月9日
目标跟踪算法分类
大数据技术
13+阅读 · 2018年9月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Accurate ADMET Prediction with XGBoost
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月28日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年9月10日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年1月29日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
114+阅读 · 2020年12月7日
图像分割方法综述
专知会员服务
52+阅读 · 2020年11月22日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月31日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
90+阅读 · 2020年5月2日
相关资讯
不同行业的数据指标体系,是怎么搭建的?
人人都是产品经理
1+阅读 · 2022年3月23日
恭祝各位新春快乐,虎年大吉!
CCF计算机安全专委会
0+阅读 · 2022年1月31日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
16+阅读 · 2019年4月9日
目标跟踪算法分类
大数据技术
13+阅读 · 2018年9月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员