BESS-STAIR: a framework to estimate daily, 30 m, and all-weather crop evapotranspiration using multi-source satellite data for the US Corn Belt
2020 · Hydrology and earth system sciences
저자
Chongya Jiang, Kaiyu Guan, Ming Pan, 류영렬 (Youngryel Ryu), Bin Peng, Sibo Wang
연구주제
Remote Sensing in Agriculture · Plant Water Relations and Carbon Dynamics
NTIS 과학기술표준분류
에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
배정 근거: 논문을 지원한 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).
AI 연구 키워드·방법
agricultural water management 작물 증발산
과정 기반 모델링 satellite data fusion
키워드 (OpenAlex)
crop evapotranspiration battery energy storage STAIR satellite data fusion Landsat MODIS leaf area index albedo
초록
Abstract. With increasing crop water demands and drought threats, mapping and monitoring of cropland evapotranspiration (ET) at high spatial and temporal resolutions becomes increasingly critical for water management and sustainability. However, estimating ET from satellite for precise water resources management is still challenging due to the limitations in both existing ET models and satellite input data. Specifically, the process of ET is complex and difficult to model, and existing satellite remote sensing data could not fulfill high resolutions in both space and time. To address the above two issues, this study presented a new high spatiotemporal resolution ET mapping framework, i.e., BESS-STAIR, which integrates a satellite-driven water-carbon-energy coupled biophysical model BESS (Breathing Earth System Simulator) with a generic and fully-automated fusion algorithm STAIR (SaTallit…
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
| 연도 | 과제 | 부처 | 사업 | 수행기관 | NTIS 분류(1순위) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | 다중 우주위성 기반 동아시아 육상 생태계의 탄소수지 모니터링 | 미래창조과학부 | 개인연구지원 | 서울대학교 | 지구과학 > 기상과학 > 기상관측/분석기술에너지 외 |
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