眾所周知,土壤水分在水循環(huán)研究,旱情監(jiān)測、氣象預(yù)報、水利建設(shè)、生態(tài)系統(tǒng)研究等方面有重要的意義。我國西北區(qū)域大部分地區(qū)處于干旱半干旱區(qū),提供中小尺度的土壤水分產(chǎn)品能夠為西北地區(qū)旱情監(jiān)測、生態(tài)評估等方面提供重要的信息支持。傳統(tǒng)的氣象站的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)主要依靠地面采樣點土壤水分采集,這種方法雖然精度高,但是很難實現(xiàn)大范圍、高精度、實時的土壤水分監(jiān)測。隨著遙感波段的延伸,遙感數(shù)據(jù)空間分辨率和時間分辨率的提高,利用遙感手段實時,準(zhǔn)確的大范圍監(jiān)測土壤水分成為了趨勢�？梢姽夂蜔峒t外等光學(xué)遙感監(jiān)測土壤水分有很多限制條件,而被動微波更適合大尺度的土壤水分監(jiān)測,對于中小尺度土壤水分反演,合成孔徑雷達技術(shù)已經(jīng)成為主要的手段。國內(nèi)外學(xué)者在研究微波遙感反演土壤水分時,發(fā)現(xiàn)地表土壤水分和地表土壤粗糙度是主要影響后向散射系數(shù)的兩個因子,而土壤粗糙度由兩個參數(shù)構(gòu)成,如何準(zhǔn)確表述土壤粗糙度是一個熱點問題。當(dāng)前土壤水分研究主要集中在有實測粗糙度數(shù)據(jù)的研究區(qū)域,對于無實測粗糙度研究區(qū)土壤水分反演研究較少。并且在實際的土壤水分反演中,土壤粗糙度是難以實測獲取的參數(shù),因此如何通過SAR影像獲取地表粗糙度參數(shù)并且較高精度的反演土壤... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)分布圖

長安大學(xué)碩士學(xué)位論文14圖3.2 后向散射系數(shù)圖3.1.4 實測數(shù)據(jù)處理研究區(qū)的實測數(shù)據(jù)包括實測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)、實測土壤相關(guān)長度以及均方根高度數(shù)據(jù)。研究區(qū)實測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)是使用烘干法所測，經(jīng)過如下公式處理得到土壤體積含水量：重量含水量計算公式為： (%) = × 100 （3.3）鋁盒的總重量記Ms；干燥后的鋁盒和土壤樣品總重量記M；鋁盒的重量記Ma。將重量含水量轉(zhuǎn)換為體積含水量公式如下： (%) = × （3.4） 表示土壤容重。

域位于平原，與衛(wèi)星準(zhǔn)同步的實測數(shù)據(jù)總共包括 170 個采樣點，實測數(shù)據(jù)包括 WET 測試儀測得的實測點的土壤體積含水量以及實測點的經(jīng)緯度坐標(biāo)。圖3.2 研究區(qū)分布圖3.2.2 Radarsat-2數(shù)據(jù)介紹Radarsat-2是加拿大發(fā)射的一顆高空間分辨率合成孔徑雷達衛(wèi)星，其在成像能力以及分辨率各方面都相較于Radasat-1有較大的提升，其工作在C波段，頻率f=5.405GHz。Radarsat-2在極化方式、時空分辨率、立體成像等方面與Radarsat-1相比都有很大的進步，在海洋、冰山監(jiān)測、水文地質(zhì)、氣象考古、災(zāi)害管理、以及土壤水分的監(jiān)測更具優(yōu)勢[3]。本文本研究區(qū)所用的SAR數(shù)據(jù)為拍攝時間為2012年7月7日的Radarsat-2標(biāo)準(zhǔn)波束模式，頻率f=5.405GHz，入射角為27°，其分辨率為8m×8m

【參考文獻】：
期刊論文
[1]雙極化SAR數(shù)據(jù)反演裸露地表土壤水分[J]. 韓玲,秦小寶,陳魯皖.  測繪工程. 2018(02)
[2]基于支持向量機回歸算法的土壤水分光學(xué)與微波遙感協(xié)同反演[J]. 姜紅,玉素甫江·如素力,拜合提尼沙·阿不都克日木,何輝,艾則孜提約麥爾·麥麥提.  地理與地理信息科學(xué). 2017(06)
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[4]利用半經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷耐寥浪址囱莘椒╗J]. 馬建新,盧小平,孟慶巖,王春梅,謝秋霞.  測繪科學(xué). 2016(02)
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[10]不同微波遙感模態(tài)和不同數(shù)據(jù)組合的等濕度區(qū)域分布與土壤濕度的反演[J]. 袁葦,李宗謙,劉寧.  中國工程科學(xué). 2004(06)

博士論文
[1]基于IEM的多波段、多極化SAR土壤水分反演算法研究[D]. 李森.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2007

碩士論文
[1]ASAR數(shù)據(jù)和TM影像協(xié)同反演土壤水分方法研究[D]. 胡古月.成都理工大學(xué) 2017
[2]基于IEM模型的雙極化TerraSAR數(shù)據(jù)反演土壤水分[D]. 趙東發(fā).中國礦業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于RADARSAT-2的風(fēng)沙灘地區(qū)地表土壤水分遙感反演[D]. 陳長紅.長安大學(xué) 2014



本文編號：3133992