双极化sar数据裸露地表土壤水分反演

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1、分类号:P2310710-2015126046硕士学位论文双极化SAR数据裸露地表土壤水分反演秦小宝导师姓名职称韩玲教授申请学位类别工学硕士学科专业名称摄影测量与遥感论文提交日期2018年4月23日论文答辩日期2018年6月2日学位授予单位长安大学InversionofsoilmoistureonbaresurfacebydualpolarizationSARdataAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：QinXiaobaoSupervisor：Prof.HanLingChang’anUniversity,Xi’an

2、,China摘要众所周知，土壤水分在水循环研究，旱情监测、气象预报、水利建设、生态系统研究等方面有重要的意义。我国西北区域大部分地区处于干旱半干旱区，提供中小尺度的土壤水分产品能够为西北地区旱情监测、生态评估等方面提供重要的信息支持。传统的气象站的土壤水分数据主要依靠地面采样点土壤水分采集，这种方法虽然精度高，但是很难实现大范围、高精度、实时的土壤水分监测。随着遥感波段的延伸，遥感数据空间分辨率和时间分辨率的提高，利用遥感手段实时，准确的大范围监测土壤水分成为了趋势。可见光和热红外等光学遥感监测土壤水分有很多限制条件，而被动微波更适合大尺度的土壤水分监测，对于中小尺度土

3、壤水分反演，合成孔径雷达技术已经成为主要的手段。国内外学者在研究微波遥感反演土壤水分时，发现地表土壤水分和地表土壤粗糙度是主要影响后向散射系数的两个因子，而土壤粗糙度由两个参数构成，如何准确表述土壤粗糙度是一个热点问题。当前土壤水分研究主要集中在有实测粗糙度数据的研究区域，对于无实测粗糙度研究区土壤水分反演研究较少。并且在实际的土壤水分反演中，土壤粗糙度是难以实测获取的参数，因此如何通过SAR影像获取地表粗糙度参数并且较高精度的反演土壤水分也是一个热点问题。本文主要对有实测粗糙度研究区和无实测粗糙度研究区进行土壤水分反演对比分析。针对有实测粗糙度的研究区，通过利用AIE

4、M模型输入不同参数，建立土壤水分反演模型，设计了改进的粒子群算法土壤水分反演程序，基于该模型和设计的反演程序利用经过预处理的研究区ASAR数据进行土壤水分反演并进行精度评价；针对无实测粗糙度的研究区，基于AIEM模型模拟得到的地表后向散射数据库，提出了均方根高度和相关长度反演方法，然后建立了基于组合粗糙度的土壤水分反演模型和基于LUT法的土壤水分反演模型，并对这些土壤水分反演方法进行精度评价得到最佳土壤水分反演模型，基于该模型利用经过预处理的Radasat-2雷达数据进行土壤水分反演。主要研究成果如下：1、对于有实测粗糙度的研究区，构建了土壤水分反演模型，设计了改进的粒

5、子群算法土壤水分反演程序，与前人在相同研究区域的土壤水分反演精度（R2=0.71、R2=0.745）相比，低于本文的基于改进的粒子群算法土壤水分反演精度（R2=0.7786），基于改进的粒子群算法相对于前人解算模型使用的消去法既提高了反演精度又规避了多解和无解I的问题，充分证明基于改进的粒子群算法反演土壤水分的可行性。2、对于无实测粗糙度研究区，构建了两组土壤水分反演模型，对四种反演方案进行对比分析：结果表明基于有效相关长度的土壤水分反演模型精度较好，其R2=0.689，MAE=31%，MRE=3.02%，RMSE=0.04，适合裸露地表无实测粗糙度区域土壤水分反演。关

6、键词：土壤水分，反演，AIEM，改进的粒子群算法，LUT，ASAR，Radarsat-2IIAbstractAsweallknow,soilmoisturehasimportantimplicationsinwatercycleresearch,ecosystemresearch,droughtmonitoring,weatherforecasting,andwaterconservancyconstruction.MostofthenorthwestregionofChinaisinaridandsemi-aridregions.Therefore,theprovis

7、ionofsoilmoistureproductsofsmallandmediumscalecanprovideimportantinformationsupportfordroughtmonitoringandecologicalmonitoringinthenorthwestregion.Thesoilmoisturedataoftraditionalmeteorologicalstationsmainlyrelyonsoilmoisturesamplingfromgroundsamplingsites.Althoughthismet