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一種基于AMSR-E和ASAR數(shù)據(jù)的土壤水分協(xié)同反演方法

發(fā)布時間:2019-11-21 14:51
【摘要】:在缺乏衛(wèi)星過境時地面同步觀測數(shù)據(jù)的情況下,大范圍高時空分辨率的土壤水分監(jiān)測存在一定的困難。針對這一問題,提出一種不依賴地面土壤水分同步觀測數(shù)據(jù)的主、被動微波協(xié)同反演逐日高空間分辨率的土壤水分觀測新方法。該方法將補償后的AMSR-E土壤水分作為"高時間分辨率土壤水分觀測控制值",以此計算逐日土壤水分變化量,并結(jié)合ASAR交替極化模式數(shù)據(jù),反演高空間分辨率的土壤水分基準日期值,然后基于兩者建立土壤水分協(xié)同反演模型。該模型適用于地勢比較平坦、地表粗糙度較小且無植被覆蓋或植被覆蓋度較低的區(qū)域。在陜西省渭北臺塬西部地區(qū)的試驗結(jié)果表明:該方法參數(shù)擬合的決定系數(shù)約為0.81;反演得到的土壤水分與鳳翔縣農(nóng)業(yè)氣象站地面實測土壤濕度數(shù)據(jù)對比,兩者的決定系數(shù)為0.92,土壤體積含水量的均方根誤差為0.025。反演結(jié)果可用于水分限制條件下作物生長模擬。
【圖文】:

技術(shù)路線圖,被動微波,反演方法,土壤水分


北京大學學報(自然科學版)第52卷第5期2016年9月904圖1主、被動微波土壤水分協(xié)同反演方法技術(shù)路線Fig.1Soilmoistureretrievalschemeswithcombinedactiveandpassivemicrowaveremotesensingobservation動微波高時空分辨率土壤水分協(xié)同反演方法。本方法包括兩步,技術(shù)路線如圖1所示。第1步,利用不依賴地面觀測數(shù)據(jù)的土壤水分基準日期值反演方法獲得高分辨率土壤水分基準日期值:用補償后的AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品作為“實測土壤水分”,并將ASAR后向散射系數(shù)匹配到與AMSR-E相同的空間分辨率,最后基于AIEM模型進行數(shù)據(jù)擬合,得到土壤水分的表達式,并應用到日期A的30m分辨率的ASAR數(shù)據(jù)中,獲得ASAR一個重訪周期內(nèi)土壤水分的基本情況。第2步,依據(jù)逐日土壤水協(xié)同反演方法獲得逐日高分辨率的土壤水分:在第一步獲得的基準日期值的基礎(chǔ)上,利用補償后的AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品計算日期B與基準日期A的土壤水分的變化量,并將其重采樣到與ASAR數(shù)據(jù)相同大小的像元,最后將基準日期值與日變化量相加即可得到該重訪周期內(nèi)任意日期B的高分辨率土壤水分。1.1不依賴地面數(shù)據(jù)的土壤水分基準日期值反演方法1.1.1AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品補償研究表明,AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品雖然能夠提供全球粗分辨率的土壤水分數(shù)據(jù),但其值相對地面實測的土壤水分偏小[1415]。為使AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品更好地與地面實測數(shù)據(jù)保持一致,本研究對AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品進行補償。陳潔[14]對2006—2008年我國西北陜西(包含本文研究區(qū)域)、新疆、甘肅等5省148個農(nóng)氣站0~10cm的土壤水分觀測數(shù)據(jù)與AMSR-E土壤濕度產(chǎn)品進行了對比分析,結(jié)果表明,2006—2008年AMSR-E反演的西北地區(qū)土壤濕度數(shù)據(jù)整體變化不大,但相比地面實測數(shù)據(jù)要小40%左右。本文研究區(qū)域內(nèi)只有一個農(nóng)業(yè)氣象站,無法進行統(tǒng)計分?

位置,后向散射系數(shù),重采樣,積分方程模型


李新等一種基于AMSR-E和ASAR數(shù)據(jù)的土壤水分協(xié)同反演方法905圖2研究區(qū)域位置Fig.2LocationofthestudyareaAIEM模型對建筑、水體和高大植被區(qū)域反演效果較差,因此在重采樣前,采用該區(qū)域同一時期的Landsat真彩色合成影像,在目視判讀的基礎(chǔ)上,對原始ASAR數(shù)據(jù)進行粗分類,將ASAR地物分為建筑、裸地農(nóng)田和水體山林三類,然后將建筑與水體山林區(qū)域進行掩膜,剔除模型不適用的地物覆蓋區(qū)域。掩膜處理后,對ASAR數(shù)據(jù)進行重采樣,相當于僅對裸地農(nóng)田區(qū)域的后向散射系數(shù)取均值作為重采樣后ASAR像元的后向散射系數(shù)。這樣不僅可以保證模型的可靠性和適用性,而且能大幅度減少參與運算的原始ASAR像元數(shù)。1.1.3簡化AIEM模型參數(shù)擬合與反演在主動微波土壤水分反演中,積分方程模型(integratedequationmodel,IEM)能在一個很寬的地表粗糙度范圍內(nèi)再現(xiàn)真實地表后向散射情況,已廣泛應用于微波地表散射、輻射的模擬和分析[16]。近年來,IEM模型經(jīng)過不斷改進和完善,發(fā)展成為高級積分方程模型AIEM,使模型模擬結(jié)果和精度得到不斷提高。已有的研究表明,裸露地表的后向散射系數(shù)主要受地表粗糙度、地表含水量和入射角的影響,AIEM模型可簡化[17]為σpq(dB)=Apq(θ)×log10(Mv)+Bpq(θ)×log10(Zs)+Cpq(θ)。(2)本文采用的數(shù)據(jù)為HH/VV的雙極化組合。渭北臺塬地勢相對平坦,地表粗糙度變化不明顯,因此可以利用兩種極化組合消去Zs,從而得到針對ASAR雙極化數(shù)據(jù)的土壤水分反演模型:log10(Mv)=A(θ)×σHH+B(θ)×σvv+C(θ),(3)式中,Mv(%)表示補償后的AMSR-E土壤體積含水量,σHH和σvv分別表示重采樣到相同空間分辨率后ASAR水平極化和垂直極化的后向散射系數(shù),A(θ),B(θ)和C(θ)是待擬合?

【參考文獻】

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