本文關(guān)鍵詞：基于合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演表層土壤含水量的研究

  更多相關(guān)文章： 水云模型 后向散射系數(shù) 土壤表層相對(duì)濕度 ASAR 精度檢驗(yàn)

【摘要】：土壤含水量與人類生活緊密相關(guān)。土壤含水量不僅是農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育的基本條件,同樣影響著水資源的形成、轉(zhuǎn)換及消耗,在地表徑流等過程中扮演著重要角色。土壤水含量的研究,對(duì)于整個(gè)流域徑流產(chǎn)生、防旱減災(zāi)、防洪、濕潰害監(jiān)測(cè)預(yù)警等有著極其重要的意義。由于土壤含水量在自然環(huán)境狀況中隨著空間和時(shí)間的變化較大,難以大范圍、連續(xù)地對(duì)其進(jìn)行精確的測(cè)量和監(jiān)測(cè)。微波遙感相較于其他波段遙感的優(yōu)勢(shì),使其成為監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)土壤濕度時(shí)空變化的有效途徑。由于植被覆蓋地表的特殊性,不能將冠層的后向散射系數(shù)直接與土壤含水量聯(lián)系起來,需要去除植被對(duì)其影響。因此,如果能夠考慮與作物類型有關(guān)的系數(shù)代入到模型中,去除植被對(duì)土壤含水量的影響,將對(duì)植被覆蓋地表土壤含水量的許多研究方法提供重要參考。本文選擇江蘇省為研究區(qū),首先采用ASAR GM數(shù)據(jù)、MODIS數(shù)據(jù),基于透雨?duì)顩r計(jì)算水云模型中與作物類型相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)系數(shù),建立適用于研究區(qū)江蘇省的水云模型,以此計(jì)算土壤的后向散射系數(shù),并通過土壤后向散射系數(shù)與土壤含水量之間的關(guān)系,求得土壤表層的相對(duì)濕度。然后分別采用自動(dòng)土壤水分觀測(cè)站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以及AMSR-E提供的產(chǎn)品濕度數(shù)據(jù),對(duì)反演的土壤表層相對(duì)濕度進(jìn)行相關(guān)性分析及精度檢驗(yàn)。最后分別從空間、時(shí)間尺度,對(duì)研究區(qū)江蘇省的土壤相對(duì)濕度分布狀況進(jìn)行空間分布和時(shí)間變化特征的分析。研究結(jié)果表明,基于水云模型計(jì)算公式,在透雨?duì)顩r下求得的與作物類型相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)具有一定參考價(jià)值,以此建立的土壤表層后向散射系數(shù)模型具有較高的精度。利用自動(dòng)土壤水分觀測(cè)站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及AMSR-E提供的濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn),我們發(fā)現(xiàn)：自動(dòng)土壤水分觀測(cè)站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)精度更高,更適合本文研究區(qū)的精度檢驗(yàn)；而由于AMSR-E分辨率較低,更適合大尺度區(qū)域的精度驗(yàn)證,對(duì)于研究區(qū)較小的區(qū)域,使用AMSR-E進(jìn)行驗(yàn)證的工作仍需進(jìn)一步進(jìn)行。
【關(guān)鍵詞】：水云模型 后向散射系數(shù) 土壤表層相對(duì)濕度 ASAR 精度檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：杭州師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S152.7
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1. 緒論10-17
• 1.1 研究目的與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展11-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線14-17
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.3.2 技術(shù)路線15
• 1.3.3 研究來源及項(xiàng)目支持15-17
• 2. 微波遙感的基本原理和土壤水分的基礎(chǔ)研究17-21
• 2.1 微波遙感的基本原理17
• 2.2 微波遙感的特點(diǎn)17-18
• 2.3 雷達(dá)方程和后向散射系數(shù)18-19
• 2.4 土壤含水量19-21
• 3. 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)介紹21-29
• 3.1 研究區(qū)概況21-22
• 3.2 數(shù)據(jù)介紹22-29
• 3.2.1 ASAR數(shù)據(jù)22-23
• 3.2.2 MODIS數(shù)據(jù)23-24
• 3.2.3 AMSR-E數(shù)據(jù)24-27
• 3.2.4 地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)27-29
• 4. 植被覆蓋地表土壤含水量反演算法29-39
• 4.1 植被覆蓋地表土壤含水量反演原理29-32
• 4.2 植被覆蓋地表土壤含水量反演流程32-39
• 4.2.1 影像參數(shù)的提取32-34
• 4.2.2 水云模型參數(shù)的確定34-36
• 4.2.3 土壤相對(duì)濕度的反演36-39
• 5. 江蘇省土壤含水量反演結(jié)果驗(yàn)證與分析39-53
• 5.1 土壤含水量反演結(jié)果驗(yàn)證39-48
• 5.1.1 與土壤含水量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證39-43
• 5.1.2 與AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品的驗(yàn)證43-48
• 5.2 土壤含水量的時(shí)空分布研究48-53
• 5.2.1 空間分布特征50
• 5.2.2 時(shí)間變化特征50-53
• 6. 結(jié)論與展望53-56
• 6.1 主要結(jié)論53-54
• 6.1.1 基于透雨?duì)顩r確定了水云模型中與作物類型相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)53
• 6.1.2 利用土壤后向散射系數(shù)與土壤水分之間的關(guān)系計(jì)算土壤表層相對(duì)濕度53-54
• 6.1.3 采用地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和AMSR-E濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)對(duì)反演模型進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)54
• 6.2 創(chuàng)新點(diǎn)54-55
• 6.3 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 作者簡(jiǎn)歷59

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