考慮稀疏植被影響的地表土壤水分微波遙感反演.pdf

1、土壤水分是區(qū)域陸地水循環(huán)、碳循環(huán)以及大氣循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，影響著地表的能量平衡和物質交換。鄂爾多斯市烏審旗地處我國干旱區(qū)，這一帶降水稀少，蒸散發(fā)強烈，土壤含水量低，水資源尤其珍貴。區(qū)域尺度上的土壤水分監(jiān)測有助于為當地農作物生產、旱情防治以及生態(tài)監(jiān)測等方面提供決策支持。微波遙感是當前大尺度土壤水分監(jiān)測的重要技術之一，它不受天氣及光照條件影響，具有全天時、全天候的特點，可以實時高效的對土壤水分信息進行大范圍采集。微波遙感反演土壤水分受諸多因素

2、影響，如雷達自身參數、地表粗糙度等，除此之外還會受到植被覆蓋的影響。如何有效消除植被對微波反演土壤水分的影響一直是國內外的研究熱點。
　　本文以內蒙古鄂爾多斯市烏審旗為研究區(qū)，利用RADARSAT-2雷達數據與光學數據，對考慮稀疏植被覆蓋影響的地表土壤水分反演方法開展研究，分別選取NDVI和NDWI指數通過水云模型改正植被對地表后向散射系數的影響；討論了水云模型經驗系數的取值與土壤水分反演精度的關系，確定了經驗系數的最佳取值；對水

3、云模型在本研究區(qū)反演精度不高的原因進行了探討，結合AIEM模型，建立了改進的反演算法，將未考慮植被影響的反演算法和僅考慮有效相關長度改正、后向散射系數改正的反演算法進行精度對比，最終確定了適于研究區(qū)的土壤水分反演算法，并利用該算法反演研究區(qū)土壤水分；分析了研究區(qū)土壤含水量的分布特點及土壤水分與NDVI間的響應關系。
　　本文主要研究成果如下：
　?。?）利用水云模型，通過由NDVI、NDWI計算的植被含水量，可從總的地表后向

4、散射系數中改正植被影響，且利用NDVI改正植被影響的效果優(yōu)于利用NDWI的改正效果。
　?。?）水云模型經驗系數A的變化對反演精度幾乎沒有影響，而不同實測站點（site）經驗系數B的取值不同。反演算法Mνlhσνν(1)在site1和site4，當B=0.02時反演精度最高，IA達到了0.928；在site3和site6，當B=0.03時反演精度最高，IA為0.744。
　?。?）通過后向散射系數反演的有效相關長度的精度與極

5、化方式和均方根高度取值有關。當均方根高度為2.0cm時，HH極化與VV極化與反演的有效相關長度的相關系數均達到最大值，其值都大于0.8。
　　（4）不同極化方式下，土壤水分的反演精度不同。對于風沙灘地區(qū)，VV極化方式反演的土壤水分比HH極化方式反演的精度高。
　?。?）對于風沙灘地區(qū)，本文提出的僅改正后向散射系數的反演算法具有更好的適應性，其中反演模式Mνlhσνν(1)（即利用NDVI改正植被影響的VV極化后向散射系數，與