基于radarsat-2的稀疏植被覆盖区地表土壤水分反演

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1、摘要土壤水分的时空分布是水文、生态与气候学的重要环境变量，是地气之间水分、热量和动量交换过程中的重要参数。然而，传统的土壤水分测量方法，主要是根据有限人工布设的测量站点监测土壤水分，大面积实时准确的土壤水分监测是一个公认的难题。随着遥感发展，使大范围、实时、动态连续的监测地表土壤水分成为可能，并且可以在宏观尺度内分析土壤水分分布特征与动态变化。因此，利用遥感反演地表土壤水分成为监测土壤水分的一种重要方式。鄂尔多斯市乌审旗宝寨淖尔流域属于稀疏植被覆盖区，雷达影像后向散射系数主要受地表土壤水分与粗糙度影响。本文以RADAR

2、SAT-2全极化雷达影像数据以及野外站点实测土壤水分数据、地表粗糙度、土壤颗粒组成与土壤容重数据为基础，利用Oh2004半分析模型反转法、Oh2004半分析模型LUT法、基于有效相关长度的AIEM理论模型与基于有效均方根高度的AIEM理论模型反演了研究区采样点0-6cm土壤水分，并对其反演结果进行对比分析，确定研究区土壤水分微波遥感反演的最佳模型。利用最佳模型制作研究区0-6cm土壤水分分布图，并分析土壤水分空间分布特征。本文主要研究内容包括：（1）常用主动微波土壤水分反演模型的对比、分析；（2）野外站点数据与影像数据

3、的收集与处理；（3）基于Oh2004半分析模型的土壤水分反演；（4）基于AIEM理论模型，有效粗糙度参数经验模型的建立；（5）基于有效粗糙度参数的AIEM理论模型反演土壤水分；（6）最佳土壤水分反演模型与滤波窗口的确定；（7）研究区土壤水分分布图的制作与空间分布特征分析。研究结果表明：（1）基于Oh2004半分析模型反演土壤水分，LUT法反演精度优于反转法、均值误差为6.194、均方根误差为7.764、相对误差为35.584、相关系数为0.664、一致性指数为0.800、最佳滤波窗口为5*5。（2）基于粗糙度的AIEM

4、理论模型反演土壤水分时，需要先固定相关长度或均方根高度，本研究结合实际野外站点实测数据与多次运行AIEM理论模型，最后决定预先I固定的相关长度取值为10cm、均方根高度取值为2cm。（3）本文四种反演方法中，基于有效相关长度的AIEM理论模型与基于Oh2004半分析模型反演效果较好，基于Oh2004半分析模型反转法效果一般，基于有效均方根高度的AIEM理论模型反演效果不理想。（4）基于有效相关长度的AIEM理论模型，VV同极化土壤水分反演结果比HH同极化土壤水分反演结果好，均值误差为5.800、均方根误差为6.420、

5、相对误差为29.646、相关系数为0.807、一致性指数为0.740、最佳滤波窗口为3*3。（5）研究区0-6cm土壤水分大部分位于10%-20%之间，少部分小于10%，极少部分大于20%。从总体上来看，土壤水分分区呈条状分布，高、低土壤水分分区相间分布，与沙丘分布方向基本一致(研究区大部分沙丘沿着西北——东南方向线状分布)。关键词：土壤水分、微波遥感、有效粗糙度参数、RADARSAT-2、AIEMIIAbstractThespacialdistributionofsoilmoistureistheimportantv

6、ariablesofhydrology,ecologyandclimatology,andalsoistheimportantparametersoftheexchangeprocessofmoisture,heatmomentum.However,thetraditonalmethodformeasuringsoilmoisturemainlybasedonthemeasuredSitestoobtainthesoilmoisture.Itisadifficultproblemthatmonitoringthesoi

7、lmoisturebylargeareaandaccuratetime.Withthedevelopmentofthemicrowaveremotesensing,makelargerange,realtimeanddynamiccontinuousmonitoringofsoilmoisturecanbeimplemented,analyzthedistributionanddynamicchangeinamacroscopicscale.Soitisanimportantwaytoretrivesoilmoistu

8、rebasedonremotesensing.BaozhaiNurwatershedofErdoscityisthesparsevegetationcoveragearea.Backscattercoefficientofradarimageryismainlyaffectedbythesurfacesoilmoistureand