基于MODIS短波红外光谱特征的土壤含水量反演

基于MODIS短波红外光谱特征的土壤含水量反演
姚云军;秦其明;赵少华;袁蔚林
【期刊名称】《红外与毫米波学报》
【年(卷),期】2011(030)001
【摘要】土壤含水量是地表干旱信息最重要的表征参量,也是定量遥感反演面临的一个挑战性课题.作者在分析MODIS短波红外第6波段和第7波段对水分变化敏感的基础上,构建了MODIS短波红外光谱特征空间,根据土壤水分在光谱特征空间中的变化规律,提出了简单实用的MODIS短波红外土壤湿度指数(Shortwave Infrared SoilMoisture Index,SIMI).并利用宁夏平原实测0～10cm平均土壤含水量数据验证了该指数.结果表明:它们之间的相关性较好,R2变化范围为0.39～0.58.此外,与TVX相比,该指数具有更高的土壤水分监测精度,证明了该方法反演区域土壤含水量的可靠性.然而,该指数没有消除混合像元的影响,仍需进一步改进与完善.%Soil moisture was one of the most important parameters characterizing surface dryness conditions. Its retrieval by quantitative remote sensing methods had been a challenging problem. By analyzing the sensitivity of shortwave infrared MODIS band 6 and band 7 to the changes of water, the MODIS shortwave infrared spectral feature space was constructed.According to the soil moisture variation in spectral feature space, a simple and practical MODIS shortwave infrared soil moisture index (SIMI) was put forward and validated using ground-measured 0 ～10em averaged soil moisture of Ningxia plain. The results show that the coefficient of determination ( R2 ) of both them varies from 0. 39 to 0.58,
and SIMI has higher accuracy than temperature-vegetation index (TVX) for soil moisture retrieval. These results support the reliability of this index for regional soil moisture retrieval. However, SIMI does not eliminate the impact of mixed-pixels and still needs further improvement and perfection.【总页数】7页(P9-14,79)
【作者】姚云军;秦其明;赵少华;袁蔚林
【作者单位】北京大学遥感与GIS研究所,北京,100871;北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,北京,100875;北京大学遥感与GIS研究所,北京,100871;北京大学遥感与GIS研究所,北京,100871;北京大学遥感与GIS研究所,北京,100871【正文语种】中文
【中图分类】TP722.5;S152.7
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