發(fā)布時間：2018-07-13 10:16

【摘要】：土壤水分是陸面生態(tài)系統(tǒng)水分和能量循環(huán)的重要變量,在農田干旱監(jiān)測、作物長勢監(jiān)測和作物估產等應用研究中具有重要的作用。該文結合基于變化檢測的Alpha近似模型,利用Sentinel-1衛(wèi)星獲取的多時相C波段合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)數據,實現了農田地表土壤水分的反演。該文首先利用微波輻射傳輸模型驗證了Alpha近似模型在土壤水分反演中的合理性。研究發(fā)現,對于土壤散射占主導的區(qū)域,Alpha近似模型對輻射傳輸模型有較好的近似,能夠有效地消除地表粗糙度和植被對雷達后向散射系數的影響。在此基礎上,結合懷來研究區(qū)多時相Sentinel-1 SAR數據,利用Alpha近似模型構建了土壤水分觀測方程組,通過求解方程組得到了農田地表土壤水分。地面驗證結果表明,土壤水分反演的均方根誤差(root mean square error,RMSE)為0.06 cm3/cm3,平均偏差為0.01 cm3/cm3,精度較好。該文研究為利用高重訪周期、多時相的Sentinel-1 SAR數據獲取農田地表土壤水分提供了參考。
[Abstract]:Soil moisture is an important variable of land surface ecosystem water and energy cycle, which plays an important role in the field drought monitoring, crop growth monitoring and crop yield estimation. Based on the Alpha approximation model based on change detection, the multi-phase C-band synthetic aperture radar (synthetic aperture) data obtained by Sentinel-1 satellite are used to realize the inversion of soil moisture in farmland. In this paper, the rationality of Alpha approximation model in soil moisture inversion is verified by microwave radiation transfer model. It is found that the Alpha approximation model, which is dominated by soil scattering, has a good approximation to the radiation transfer model and can effectively eliminate the effects of surface roughness and vegetation on the radar backscattering coefficient. On this basis, the soil moisture observation equations were constructed by using the Alpha approximation model combined with the multi-temporal Sentinel-1 SAR data of Huailai study area. The soil moisture of farmland was obtained by solving the equations. The results show that the root mean square error (root mean square) of soil moisture inversion is 0.06 cm ~ 3 / cm ~ 3, and the average deviation is 0.01 cm ~ (3) 路cm ~ (3). This paper provides a reference for obtaining soil moisture of farmland surface using Sentinel-1 SAR data with high revisiting period and multiple phases.
【作者單位】： 北京大學遙感與地理信息系統(tǒng)研究所;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(41230747) 中國博士后科學基金特別資助項目(2015T80012)
【分類號】：S152.7;S127

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2119015