S-SEBI based Evapotranspiration Estimation Using Landsat 8 Data in Kendrapara District of Odisha, India

背景：准确估算蒸散量（ET）对于农业用水管理、灌溉规划及区域水资源评估至关重要，尤其是在地面气象观测资料有限的地区。目的：本研究旨在利用简化地表能量平衡指数（S-SEBI）模型，评估2016年和2021年印度奥里萨邦肯德拉帕拉县实际蒸散量（ETa）和参考蒸散量（ETo）的时空变化，并将卫星反演的ETa与FAO Penman–Monteith和Hargreaves–Samani方法估算的ETo进行比较。研究设计：采用基于遥感和GIS的对比研究，利用S-SEBI地表能量平衡模型从Landsat 8影像估算ETa，并评估其与传统ETo方法的性能差异。研究地点与时间：研究在印度奥里萨邦肯德拉帕拉县开展，使用2016年和2021年的卫星及气候数据。主要根据研究区域内可用Landsat 8影像的质量、空间覆盖范围和云污染程度，选取了两个日期。方法：从USGS Earth Explorer平台获取Landsat 8（WRS Path/Row 139/46）操作陆地成像仪（OLI）和热红外传感器（TIRS）数据，用于反演地表反射率和地表温度。采用S-SEBI模型估算ETa，而基于FAO Penman–Monteith和Hargreaves–Samani方法的ETo值则从Climate Engine平台获取。通过统计误差分析评估卫星反演ETa与参考ETo估算值之间的一致性。结果：ETa表现出与植被状况和地表湿度相关的显著空间变异性。平均ETa从2016年的3.27毫米/天增加到2021年的3.87毫米/天，这与较高的净辐射和土壤热通量相对应。S-SEBI反演的ETa与FAO Penman–Monteith ETo高度吻合，而Hargreaves–Samani方法则持续高估蒸散量。误差分析表明，S-SEBI估算的偏差和不确定性较低。结论：S-SEBI模型能够在极少地面数据条件下可靠地估算具有空间显式特征的ETa，显示出在数据稀缺地区进行干旱监测、作物需水量评估、灌溉规划和可持续水资源管理的巨大潜力。