利用MODIS数据反演土壤含水量——以吉林省西部为例的中期报告一、研究目的利用MODIS（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer）数据来反演吉林省西部土壤含水量，提供农业水资源管理和干旱监测中的数据支持，具体目的如下：1.评估MODIS数据在土壤含水量反演方面的可行性和效果，探讨该方法的适用性和局限性；2.分析吉林省西部土壤含水量时空变化规律，了解该区域的水资源状况与变化趋势，为农业生产和水资源管理提供参考；3.建立土壤含水量的反演模型，并对该模型进行验证和修正，提高模型精度和鲁棒性。二、研究方法1.数据获取本研究所使用的遥感数据为MODISLST（LandSurfaceTemperature）数据和MODISEVI（EnhancedVegetationIndex）数据，分别来自2000年至2018年期间的所有有效数据，并利用MODIS数据产品发布系统（MODISDataProductReleaseSystem）下载和获取。2.数据处理2.1MODIS数据预处理首先对MODIS数据进行预处理，包括数据格式转换、大气校正和辐射定标等。2.2土壤含水量估算利用MODISLST数据和MODISEVI数据，结合植被生长模型和水热平衡方程，建立了土壤含水量估算模型。其中，植被生长模型采用了植被指数与土壤湿度的关系，水热平衡方程则是基于冠层水分蒸发的估算模型，最终建立了土壤含水量估算模型。2.3数据验证与修正为了验证和修正土壤含水量估算模型的精度和鲁棒性，选取吉林省西部一定数量的采样点进行实地采样和监测。同时，采用SPSS（StatisticalPackagefortheSocialSciences）和MATLAB（MatrixLaboratory）等软件对估算结果进行分析和处理，最终确定了土壤含水量的反演模型。三、预期成果本研究计划在2022年底完成，预期的主要成果包括：1.吉林省西部土壤含水量时空分布图和变化趋势图；2.土壤含水量反演模型和优化方案；3.相关科学论文和报告。