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时间:2020-03-26
《裸露地表土壤水分的L波段被动微波最佳角度反演算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第26卷第ll期242010年11月农业工程学报1协sactionsofmeCSAEV-01.26No.11Nov.2010裸露地表土壤水分的L波段被动微波最佳角度反演算法马红章1,一,柳钦火1,闻建光1,王合顺1,杜鹤娟1(1.中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101;2.中国石油大学(华东)物理科学与技术学院,山东266555)摘要:该文阐述了中纬度地区春季裸露耕地土壤水分监测的重要性,对比分析了目前几种主要的土壤水分反演方法。为提高裸露耕地土壤水分的监测精度,在分析AJEM土壤发射率模拟数据库的基础上,提出了一种
2、基于L波段单角度双极化被动微波遥感数据的土壤湿度和土壤粗糙度的反演算法,并对新反演算法的创新性和可行性进行了基于仿真数据的论证。该反演算法以地表温度作为辅助数据,利用L波段470双极化的微波亮温数据进行土壤湿度和粗糙度的反演。仿真数据的验证结果表明,在充分考虑土壤温度、土壤质地等辅助数据测量误差的条件下,算法对土壤湿度和土壤粗糙度的反演结果与越EM模型输入值的均方根误差分别为0。0148和O+046l。关键词:土壤湿度,遥感,最佳角度算法,发射率doi:lO.3969/j.issn.1002—6819.2010.11.005中图分类号:P23
3、7,TP79文献标志码:A文章编号:1002—6819(2010卜ll一0024一06马红章,柳钦火,闻建光,等.裸露地表土壤水分的L波段被动微波最佳角度反演算法[J】.农业工程学报,2010,26(11):24—29.MaHong吐明g,LiuQinhuo,W酮Ji柚guang’eta1.Optimum锄gleinvc璐i∞a190五thmofba坨soilmoistIIr℃b嬲eonL.b觚dp髂sivemicrowaveremotes∞sing[J】.Tr狮sactionsoftheCSAE,20lO,26(11):24—29.(inC
4、hiIle∞而thEnglishabs缸act)0引言土壤水分是气象学、土壤学、水文学、生态学等领域所关注和研究的重要内容,是干旱监测、土壤侵蚀、灌溉管理和产量预测的重要参量,是影响地表温度和决定土壤蒸发量的重要因素⋯。中国大部分耕地处于中纬度半干旱地区,本区域春季日照充足、空气干燥、回暖较快、以多风天气为主,因此土壤蒸发强烈,经常造成春季干旱的现象。春季干旱严重危害作物的播种、出苗,会造成农作物的欠收甚至绝收现象,给经济造成严重的损失。对春季裸露耕地的土壤水分的监测变得十分重要,常规的土壤水分监测方法不仅费时费力而且观测点少,代表性差,无法
5、满足大范围、实时动态的监测要求。遥感技术相对常规监测方法,具有很大的潜在优势,比如,监测数据的时效性、大范围数据的一致性和技术成本的廉价性掣引。在利用遥感手段进行裸露地表土壤含水率反演方面,国内外学者做了大量的工作,发展了多种不同的土壤湿度反演算法,主要有基于可见光光谱技术的土壤含水率反演方法【3】、基于热惯量技术的土壤含水率反演方法14J以及基于微波遥感技术的土壤含水率反演方法。由于土壤的微波散射和辐射特性与土壤的介电特性有关,而土壤含水率的高低直接决定了土壤介电常数的大小,因此微波遥感土壤水分具有更坚实的物理基础;另外,收稿日期:2010
6、彤.06修订日期:2010.07.16基金项目:国家自然科学基金重点项目(40730525);中国科学院知识创新工程(KzCX2.,rW.313)资助作者简介:马红章(1977一)男。河北衡水人,博士。主要从事热红外与微波辐射模型协同及联合反演研究。北京中国科学院遥感应用研究所遥感科学I訇家重点实验室,100lOl。Email.mah∞g出龃gD448@126.锄被动微波遥感以其受天气影响小具有全天候的工作能力而成为土壤水分监测的重要手段。不管是对于主动微波还是被动微波,土壤表面的粗糙度对微波的散射辐射特性都有很大的影响【蛐】。如何准确描述粗
7、糙度对土壤微波散射辐射特性的影响以及如何去除这种影响一直是利用微波遥感技术进行土壤水分反演的一个棘手难题。目前利用被动微波技术进行裸露地表土壤水分反演主要有两种思路,第一种是利用mEM物理模型的土壤发射率模拟数据库或者大量试验测量数据建立参数化的土壤发射率模型,然后利用不同极化或者波段间关系来消除粗糙度的影响来达到土壤湿度反演的目的【7。8】。这种方法需要地表辅助数据的支持而且对土壤粗糙度的变化范围有一定的限制,另外,为了能够消除粗糙度的影响,参数化模型在刻画粗糙度影响时忽略了粗糙度和土壤湿度之间的相互缠绕影响;第二种是发挥多频段、多极化和多
8、角度的优势,利用正向微波辐射传输模型参数化土壤粗糙度的影响,然后通过迭代算法进行包括土壤湿度在内的多参数的同时反演【9d01。这种方法计算相对复杂、计算量较大而且计
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