Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Thermal Remote Sensing in Land Surface Processes - Chapter 3

Lập bản đồ độ phân giải không gian cao của các thành phần cân bằng năng lượng mặt với các dữ liệu viễn thám Bối cảnh để hiểu rõ hơn về trao đổi nhiệt và độ ẩm giữa bề mặt đất và khí quyển thấp hơn, điều quan trọng là để định lượng các thành phần của sự cân bằng năng lượng bề mặt một cách phân phối ở quy mô cảnh quan. Dữ liệu viễn thám có thể cung cấp thông tin không gian phân phối trên một số đặc điểm bề mặt đất chính và các biến nhà. | Chapter 3 High spatial resolution mapping of surface energy balance components with remotely sensed data Karen Humes Ray Hardy William P. Kustas John Prueger and Patrick Starks 3.1 Introduction 3.1.1 Background In order to better understand the exchange of heat and moisture between the land surface and lower atmosphere it is important to quantify the components of the surface energy balance in a distributed fashion at the landscape scale. Remotely sensed data can provide spatially distributed information on a number of key land surface characteristics and state variables that control the surface energy balance. When combined with near-surface meteorological measurements and a relatively simple model satellite and aircraft-based remotely sensed data can be used to create maps of spatially distributed surface energy balance components over a watershed. Assuming no advection of energy into an area the simplest form of the surface energy balance is given by Rnet G H LE 3.1 where Rnet refers to the net radiation balance G refers to the soil heat flux i.e. the energy used to warm the near-surface soil layers H refers to the sensible heat flux the energy used to transfer heat from the surface to the atmosphere and LE refers to the latent heat flux the energy used to transfer water vapor from the surface to the atmosphere . The influence of the land surface energy fluxes on regional and global atmospheric processes has become well recognized in the climate and meteorological modeling communities e.g. Avissar and Pielke 1989 Chen and Avissar 1994 Betts et al. 1996 . This has given rise to the development of quite a number of more sophisticated parameterizations for simulating land surface processes within mesoscale and global atmospheric models Dickinson et al. 1986 Sellers et al. 1986 Entehkhabi and Eagleson 1989 Noilhan and Planton 1989 Avissar and Verstraete 1990 Xue et al. 1991 . High spatial resolution mapping 111 The use of these schemes within atmospheric models has