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ASAR数据和TM影像协同反演土壤水分方法研究

胡古月  
【摘要】:土壤水分是陆地表面过程中非常重要的参数之一,对全球水循环、气候变化监测以及能量平衡有着重要的意义。不仅如此,在人类的生产生活中,土壤水分不仅是农作物生长发育的基本条件,同时还影响着能量的转换与消耗,在地表径流等过程中扮演着重要角色。因此,建立一套准确有效、实时动态的土壤水分监测系统对农业生产、防旱减灾以及生态环境评价有着重要的科学意义。本文针对农业用地等较为低矮植被覆盖区域,建立了适合的土壤水分的方法。该方法以土壤散射模型和植被散射模型为理论依据,利用水云模型模拟植被的后向散射以及植被对土壤后向散射的双程衰减,利用被动光学遥感数据模拟的叶面积指数作为植被冠层结构参数输入水云模型,使该模型能够适用于大尺度的植被后向散射模拟,再利用Oh模型对土壤的后向散射部分进行模拟,从而建立了一种主被动遥感协同反演土壤水分的新方法。由于水云模型中原有的土壤后向散射模拟项为简单的线性方程,通过利用Oh模型替换掉原始水云模型中的土壤后向散射模拟项,增加考虑了土壤粗糙度对后向散射的影响,使模型对土壤后向散射的描述更加准确,从而提高模型的模拟精度。最后本文选取甘肃省黑河流域中游张掖地区的盈科绿洲农业灌区为研究区域,以主动微波遥感Envisat ASAR数据、被动光学遥感Landsat-5 TM数据以及研究区实地观测数据为基础,对模型的可行性以及反演精度进行了对比验证。研究结果表明,通过利用研究区的实地观测数据对模型的模拟结果进行检验,改进的水云模型模拟得到的土壤水分值相比于传统水云模型的模拟结果具有更高的精度。同时也发现改进后的模型在对土壤较为湿润条件下的土壤水分模拟结果相比于干燥条件下的精度有所降低,但相比于传统水云模型而言整体有所改善。所以,今后的研究工作还需进一步对植被覆盖相对密集和土壤水分变化较大的区域进行。


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