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基于Sentinel-1A數(shù)據(jù)的焦作廣利灌區(qū)夏玉米土壤墑情反演方法研究

發(fā)布時間:2024-05-10 03:14
  河南作為農(nóng)業(yè)大省,省內(nèi)灌區(qū)糧食產(chǎn)量約占全省糧食總產(chǎn)量的40%,準(zhǔn)確獲取灌區(qū)土壤墑情,進行精準(zhǔn)灌溉,不僅有利于水資源的合理分配,提高灌溉用水的利用效率,更能提高糧食產(chǎn)量。傳統(tǒng)監(jiān)測灌區(qū)農(nóng)作物土壤墑情的方法是通過監(jiān)測站點檢測土樣,這種方法費事費力、效率低,浪費大量人力財力,然而微波遙感具有全天時、全天候監(jiān)測等優(yōu)勢,在大面積、快速的反演土壤墑情方面已被廣泛認(rèn)可。目前主動微波遙感在反演裸土土壤墑情取得了較好的成果,對于植被覆蓋區(qū)域反演精度有待進一步提高。在植被覆蓋區(qū)域應(yīng)用較為廣泛的是水云模型,但水云模型反演精度較好的是高植被覆蓋度的低矮植被,對于植被覆蓋分布不均勻區(qū)域反演效果并不理想。為此本研究以水云模型為基礎(chǔ),聯(lián)合多地表參數(shù)估算方法,同時利用AIEM模型建立多地表參數(shù)數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建裸土后向散射系數(shù)與入射角、粗糙度、土壤含水量這三個地表參數(shù)的相關(guān)模型。針對水云模型在植被覆蓋分布不均勻情況下反演精度低的問題,引入植被覆蓋度參數(shù),對水云模型進行修正,構(gòu)建修正水云模型。經(jīng)過修正的水云模型適用于植被覆蓋不均勻的植被區(qū)域,修正水云模型在反演過程中也考慮了植被冠層高度以及地表粗糙度的影響。應(yīng)用Sentinel...

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 技術(shù)路線
    1.5 論文結(jié)構(gòu)安排
2 微波遙感反演土壤墑情基礎(chǔ)理論
    2.1 微波遙感原理及特點
    2.2 雷達(dá)成像機理
        2.2.1 雷達(dá)方程及后向散射系數(shù)
        2.2.2 雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)
    2.3 地表參數(shù)
        2.3.1 土壤粗糙度
        2.3.2 土壤介電常數(shù)
        2.3.3 土壤含水量
        2.3.4 植被參數(shù)
3 修正水云模型方法研究
    3.1 土壤散射理論基礎(chǔ)模型
        3.1.1 裸露地表土壤散射理論
        3.1.2 植被覆蓋地表散射理論
    3.2 裸露地表后向散射特性分析
        3.2.1 土壤介電特性分析
        3.2.2 后向散射系數(shù)與土壤含水量關(guān)系分析
    3.3 夏玉米覆蓋地表后向散射特性分析
        3.3.1 植被含水量對夏玉米覆蓋地表后向散射系數(shù)的影響
        3.3.2 雷達(dá)入射角對夏玉米覆蓋地表后向散射系數(shù)的影響
    3.4 修正水云模型方法的研究
        3.4.1 引入植被覆蓋度模型
        3.4.2 基于多地表參數(shù)聯(lián)合估算方法
        3.4.3 基于AIEM模型構(gòu)建關(guān)系模型
        3.4.4 構(gòu)建修正水云模型
4 灌區(qū)夏玉米土壤墑情反演及精度分析
    4.1 灌區(qū)及數(shù)據(jù)獲取
        4.1.1 灌區(qū)概述
        4.1.2 數(shù)據(jù)介紹及處理
        4.1.3 實測數(shù)據(jù)獲取
    4.2 多地表參數(shù)計算
        4.2.1 作物冠層高度
        4.2.2 植被含水量
        4.2.3 地表粗糙度
    4.3 土壤墑情反演及模型精度驗證
        4.3.1 灌區(qū)夏玉米土壤墑情反演
        4.3.2 修正水云模型精度檢驗
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
個人簡歷、在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果
致謝



本文編號:3968659

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