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基于多时相Radarsat-2的冬小麦覆盖地表土壤湿度反演研究

蒋婷  
【摘要】:土壤含水量作为陆表生态系统水循环的重要组成部分,能够影响土壤性质和植被生长,从而对土壤侵蚀和水土流失产生影响。对土壤湿度进行遥感定量反演,便于短时间内获取大面积的土壤水分分布信息,以对土壤含水量的时空分布特性进行分析,为水土保持工作的开展、生态环境的建设、水资源的可持续利用提供一定的理论依据和指导。极化合成孔径雷达(Polarimetric SAR,PolSAR)具有全天时、全天候、对地物有一定穿透性、对地物几何特征和地表土壤水分十分敏感等突出优势,能够记录地物目标完整的极化散射信息,从而提高地物目标分类的精度。然而,植被体散射和地表粗糙度对雷达后向散射系数的影响,降低了地表土壤湿度反演的精度,限制了土壤湿度反演模型的推广应用。本文以河北省保定市定兴县为研究区,获取了该区域2013年3~6四个月份的Radarsat-2全极化SAR影像和2013年4~6三个月份的Landsat-8准同步光学遥感影像,并对植被参数、土壤重量含水量、土壤体积含水量、地表粗糙度参数等进行了同步实地测量。借助于ENVI5.3、ArcGIS10.1、MATLAB 2004a和SPSS等软件平台,对获取的实验数据进行相关处理。然后选取70%的样点数据作为训练集,正演获取模型的参数拟合值,用剩余30%的样点数据作为验证集,对反演模型的精度进行验证。最后生成研究区的土壤水分时序空间分布图,并对其土壤水分时空变化特征进行分析。主要研究内容及结论如下:(1)本文首先采用水云模型对植被层的后向散射影响进行矫正,然后基于Chen模型,利用同极化比(HH/VV)消除地表粗糙度对地表后向散射系数的影响,避免了地表粗糙度参数的输入,可减轻实地测量的工作量,取得了较好的反演效果,与实测值的吻合度约为73%,则该模型符合土壤湿度反演的精度要求,同时也验证了微波遥感技术反演土壤湿度的有效性;(2)本文分别用NDWI、NDVI和RVI对植被含水量进行计算,消除植被对后向散射系数的影响,对裸土反演模型的反演精度进行评价,分析三者消除植被层对雷达后向散射系数的影响的效果,实验结果表明,与单独使用SAR数据反演土壤湿度相比,联合多源遥感数据能够取得更好的反演效果,从而提高植被覆盖地表下土壤湿度的反演精度;(3)本文通过对植被指数、全局Moran I指数和土壤水分时序空间分布图的分析,发现研究区的土壤水分具有明显的聚类特性和空间正相关关系,从时间维度的进程视角出发,冬小麦覆盖度会逐月增大,加之降雨量的增加,其土壤含水量也会相应升高。


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