基于我國首顆全極化雷達衛(wèi)星高分三號（GF-3）和Landsat8數(shù)據(jù),研究濃密植被覆蓋地表土壤水分反演方法。為了提高濃密植被覆蓋地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、實測植被參數(shù)及Landsat8光學數(shù)據(jù)分析了8種植被指數(shù)與植被冠層含水量的相關性,從中優(yōu)選出歸一化差異水指數(shù)（NDWI5）用于反演植被冠層含水量,并通過分析植被含水量和植被冠層含水量的關系,構建植被含水量模型;然后結合植被含水量反演模型和簡化MIMICS模型校正了植被對雷達后向散射系數(shù)的影響,最后基于AIEM建立裸土后向散射系數(shù)模擬數(shù)據(jù)集,發(fā)展一種主動微波和光學數(shù)據(jù)協(xié)同反演濃密植被覆蓋地表土壤水分模型,并以山東省禹城市為研究區(qū),實現(xiàn)了玉米覆蓋下HH、VV和HH+VV 3種模式土壤水分反演。實驗結果表明:①NDWI5為最佳植被指數(shù),對于去除植被影響有較好效果;②基于此方法,利用GF-3和Landsat8衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演得到的土壤水分具有較高的精度;③相比HH和VV兩種極化模式,HH+VV雙通道模式對土壤水分反演結果更好,決定系數(shù)（R²）為0.4037,均方根誤差（RMSE）為0.0667 m

【文章來源】：地球信息科學學報. 2019,21(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

山東禹城市位置及樣點分布

植被水分在970、1200、1500、2201 nm處于吸收峰和吸收谷，通過該波段計算得到植被指數(shù)與單葉片含水量存在相關性，而在像元尺度上，水分敏感波段還與單位體積內的葉片數(shù)量有關[15]，因此，基于水分敏感波段計算的植被指數(shù)可以反映植被冠層含水量[16]。在本研究中，選擇與水分敏感波段相關的8種植被指數(shù)，并建立了它們與植被冠層含水量關系。植被指數(shù)計算公式如表2所示。PROSAIL模型是由PROSPECT模型和SAIL模型耦合而成，迄今為止它是模擬植被冠層光譜反射率最真實的模型[24]。通過PROSAIL模型既能初步優(yōu)選出幾種植被指數(shù)，也能對比實測數(shù)據(jù)和PROSAIL模型優(yōu)選的最佳植被指數(shù)是否一致，從而保證最佳植被指數(shù)可靠性。因此本文以實測植被參數(shù)為主，設置PROSAIL模型參數(shù)（表3），通過Landsat8數(shù)據(jù)光譜響應函數(shù)，計算多光譜波段反射率（式（2））。

由于光學遙感只能獲取植被冠層信息，不能直接獲取植被含水量，所以需進一步考慮植被含水量的獲取方法。部分學者通過分析植被莖稈含水量與冠層含水量相關性，并根據(jù)植被含水量等于二者之和，建立了植被含水量與植被冠層含水量的關系[30]。鑒于此，本文通過分析實測植被莖稈含水量（VWCstem）和冠層含水量（VCWC）的關系發(fā)現(xiàn)（圖5）：莖稈水分約為冠層水分3.6倍（式（8)),R2為0.6503，這說明二者間具有很強相關性。因此，基于植被含水量、莖稈含水量及冠層含水量關系，本文構建了植被含水量（VWC）與植被冠層含水量（VC-WC）關系式（式（9））。本文利用Landsat8近紅外和短波紅外波段得到NDWI5，根據(jù)擬合公式（表6）計算植被冠層含水量，最后利用式（9）反演植被含水量（圖6）。由圖6可見，圖像整體呈現(xiàn)3種顏色：紅色、綠色及藍色，通過與RGB原始圖像對比可知，紅色區(qū)域為村莊和道路設施，容易識別，村莊周圍淺紅色為裸地；黃色為植被稀疏區(qū)域，植被含水量值約為1～4 kg/m2，綠色和藍色為濃密植被區(qū)域，植被含水量主要集中于4～7 kg/m2之間，與實測數(shù)據(jù)吻合。分析可知，除去村莊及裸地后，濃密植被區(qū)域約占整個區(qū)域90%，符合野外觀測到的實際情況。

【參考文獻】：
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本文編號：3336853