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中国微波遥感在土壤水分含量研究中的进展摘要：土壤水分含量在全球水文循环系统中是一个重要的因子并且在水文、气候和农业的研究中扮演着重要的角色。

微波遥感受气候和时间的限制较少，而且适宜进行大范围的观测。

凭借这些特点，微波遥感成为测量土壤水分含量的一个有效的工具。

从20世纪80年代开始，中国科学家就开始利用微波遥感工具调查土壤水分含量。

主动式传感器具有高空间分辨率的特点，因此随着一系列人造地球卫星的发射，针对土壤水分含量的主动式微波遥将会得到重视。

对土壤水分的被动式遥感经历了一段很长的研究历史，而且他的检索算法得到了较好的发展，所以他是未来从卫星数据中检索大规模的水分含量信息的一个重要的工具。

关键词：微波遥感；土壤水分；主动式微波遥感；被动式微波遥感引言在地球科学领域，土壤水分在区域甚至全球规模的土地进程模式中都是必不可少的因素，他在区域和全球的气候模型、干旱监测、粮食产量估计、自然和生态环境的调查等领域扮演着重要角色。

由于传统测量方法的一些局限性因素，微波遥感逐渐成为土壤水分监测中最有效的工具。

在微波频率波段范围内，土壤水分遥感的最佳频率是L —波段（-1.4GHz），原因是这个波段有更强的入射深度以及受到地表和植被的影响较小。

最重要的一点在于土壤水分在这个频率下和介电常数有更强的相关性。

Tian(1991)的报告中指出，在分析了数个方法之后，证明微波遥感是监测土壤水分的最终方法。

在主动式遥感中，使用合成孔径雷达反演土壤水分的研究已经成为一个热点问题。

随着一系列搭载着微波遥感器的人造卫星的成功发射，比如欧洲航天局遥感卫星、雷达、ADEOS以及TRMM，SAR图像和来自STS数据收集的应用，用于土壤水分的微波遥感的发展将会得到很大的提高。

与主动式微波遥感相比，关于土壤水分的被动式微波遥感有一段很长的研究历史，他的检索算法得到了较好的发挥。

充分利用星载被动式微波数据，空间站对于土壤水分观测的技术得到发展。

同时，针对低分辨率的被动遥感数据，空间科学应用研究中心，中国科学院，设计的综合孔径微波辐射计，这将会提高空间分辨率并增强被动式遥感在土壤水分中的研究进程。

2 土壤水分的主动式微波遥感主动式微波遥感建立了一种介于雷达后向散射系数与土壤水分之间的关系，这种土壤水分是基于介电常数会随着土壤水分的改变而变化的理论。

后向散射系数与对象的几何与电磁特性、测量系统参数和表面物理温度相连接。

20世纪70到80年代，土壤水分研究的主要问题在于如何使复杂的介电常数和土壤水分变得更容易和其他因素相区别。

地表糙率的影响已经通过选择最佳的雷达参数而得到降低。

Tang在1992年河南省新乡市利用X和L波段散射对裸露的土壤进行了散射特性实验。

回归分析通过六组搜集来的数据进行，入射角6º是通过在X 波段HH的最优参数极化所决定。

基于GPS定位，一项关于土壤监测的研究在狭长的区域深泽市无极石家庄1994年10月20日进行，此研究通过利用机载SAR 图像在进行土壤水分和土壤后向散射系数的测定后的HH极化波段的数据。

土壤水分（MS），后向散射系数（σ0）和灰值（G）的SAR图像建立了如下关系。

ms =0.3388σ+ 29.930 (1)ms = 0.0923G + 2.1176 (2)平均相对误差均小于12%并且在方程（1）和（2）分别为17%。

Li和Feng （1997）改进了土壤介电常数和土壤水分的回收方法，使用共极化散射系数σVV和HH的在小扰动法和土壤水分模型。

这两个后向散射系数的比值是：其中R和R∠⊥是水平和垂直反射率偏振分别，θ是入射角，εR表层土壤复介电常数。

从方程（3）的比例为2，VVσHH取决于入射角，土壤复介电常数和反射率，这无关与土壤表面的几何参数。

由于土壤水分的，复介电常数可以计算。

替代复介电常数的方程（3），（σ之间的关系VV /σHH）和MS得到。

与小扰动模型，通过σ率VVσHH之间的关系（σVV /σHH）和MS，这土壤水分可以估计。

王某等人（2002）2000年十月在北京北大兴县微山村研究了土壤水分和粗糙度与后向散射系数的关系。

使用的仪器是中国科学院空间科学与应用研究设计中心一个C波段FM-CW地面散射计，并配备有交换能力入射角的自动控制计算机程序。

在多项式拟合采样数据和积分方程法（IEM），该均方根粗糙表面平方高度相关，长度和介电常数ε进行不断调整。

根据拟合曲线之间的在不同入射角的测量结果和估计结果，研究物理条件即粗糙度和介电常数进行确认土壤水分反演。

实验指出，为了测量土壤水分含量在星载雷达的全球规模，实验数据必须完全结合模型。

这场地面测量是一个探索性的工作。

这些检索模型中估计的影响参数，估计土壤水分半经验模型较容易但是并不可靠；然而复杂的理论模型需要更多的数据输入，这将会导致检索过程更加困难。

如果有植被覆盖的土壤之上，植被和粗糙度的影响是必须考虑的。

张某等人（1995）验证了物理的可用性土壤模型和基于半经验模型植被与土壤介电常数的分析。

GE等（2002）通过微波遥感总结和分析了关于土壤水分的各种植被散射模型，并且他们认为植被是导致水分和微波信号之间非线性关系的主要因素。

与三种不同的植被散射模型相比，包括实证、理论和半经验三种模型，植被特征描述应该折中取值，而不是在植被散射和表面参数的提取过程中过于详细或者过于简单。

地表参数的空间尺度变化将逐渐为人们所重视。

3 被动式微波遥感与主动式微波遥感器相比，被动式微波系统可以监测的范围更大、用时更短、受到地表糙率影响小，而且对土壤水分更加敏感算法也较为成熟。

通过雷达观测的信号是来自表面的热辐射和温度与土壤水分的变化，没有任何特殊的能源设备。

然而，植被覆盖，土壤温度，积雪，地形，土壤表面粗糙度，土壤质地和土壤密度，以及大气也在微波辐射作用中扮演着一个重要的角色。

虑到的各种因素对地表微波发射的影响，不同土壤水分反演的方法已被开发和应用。

郭等人。

（1999）在长春省吉林市遥感试验场测得净月在不同土壤水分的亮度温度，用辐射计由东北工学院地理学和生态学，中国科学院设计。

Gao等人。

（2004）提高了表面观测数据使用被动遥感数据TMI和游戏西藏一三、开发三维查找表（LUT）方案，用于检索表面温度，土壤湿度和水分的植被。

他们也在青海西藏高原的中东部地区开展了一个检索实验。

从1998年月到9月为其五个月的时间，中国和日本的研究人员合作西藏任务。

“极化指数（PI）介绍（帕洛夏和pampaloni，1998），作为检索条件植被因子。

在TBV和TBH表示垂直和水平极化亮度温度。

它是通过PI获取植被水分更敏感在高频率。

实验验证了灵敏度不同指标的表面参数，如表面温度（TS），植被水含量（ωC土壤水分（φS）。

土壤湿度的“指数”（ISW）正是为此目的而开发的（小池，1996），可检索三个基本参数。

在tb1h和tb2h表示亮度温度高和低在水平极化频率。

TS的三个基本指标值，ωC和φ的估向前辐射传输模型。

在结束，LUT的成立，表明之间的关系（TS，ωC，φS）和（TB，PI，）考虑到对流层在青海西藏高原运动的沉重，云层会干扰地表参数的估计。

云层的去除采用MMA由长法（1999），与10日的平均线TMI图像复制的这五个月期间，这提高了检索结果。

consiyuan等人（2004b）在随机粗糙面的基础上计算裸露的土壤表面的双谱散射模型的发射率，并提出了一种相对于赤裸的土壤表层水分利用人工方案神经网络反演算法。

双谱模型一种基于双谱面和基尔霍夫通过表面光谱理论的小扰动模型。

该方法选择合适的表面光谱滤波器得到一个简单的表达和随机粗糙表面宽范围模型。

人工神经网络算法反演土壤水分用反向传播（BP）神经网络利用MATLAB 神经网络工具箱提供的计算发射率在不同频率和入射角基于已知的知识。

BP神经网络与各种不同的数据集上训练。

结果表明该方法在用相同的两套发射率数据频率和双极获取土壤水分化具有高精度的和具有一定的抗噪能力。

元等人（2004）扩大了他们无源和有源无源组合模型的研究活动。

结果表明，任何人可以用来反演土壤水分条件下正确选择输入数据集的神经网络，具有较高的精度。

这结果有意义选择方案检索土壤水分。

姚明等人。

（2002年）表明，该能力的TRMM /在洪水和土壤wetness TMI 的探测。

基础上，测量方法（三，四）动态分类土壤wetness指数（SWI），偏振差分指数（PDI）和极化指数（PRI），广播电台为监测和研究在changjinag wetness （长江）河和在1998年夏季淮河流域。

比较所提供的图像的L波段合成孔径雷达（SAR）和雷达卫星（卫星的）数据来自于基于日降雨资料Z指数法检测土壤和wetness，认为是可行的。

从遥感数据的先进的微波单元法（AMSU-A）检索的地形表面的微波emissivity是由谷等人的研究。

（2004年）。

基于辐射传输模拟，TheAMSU-A 亮度温度指数被定义为emissivity检索。

表面是一emissivity retrieved适用于区域尺度的土壤水分检索在线。

区域尺度上的表面中国北部2002年3月和2003年3月期间的水分信息在，是retrieved通过使用半经验方法的基础上表面微波辐射模拟的结果。

这是proved检索精度高，是通过与地面观测数据的比较。

该算法可以用来检测表面水分动态检索结果可以和新的数据源物理参数的监测土地表面的砂风暴。

使用PI，燕和晋（2004年）分离了土壤表面水分，表面粗糙度、植被冠层和大气映射陆地表面水分对光亮度的影响。

同时他们也获得平均每月从国防气象卫星统计的6年数据，传感器微波/图像（DMSP SSM / I）观察以最低19.35GHz 通道单独展示的地表水分的变化。

该表层土壤水分变化及其异常可能的干旱或洪涝发生。

这种方法可以在较低的频率信道也适用于减少从植被冠层的影响，如10.7GHz先进微波扫描辐射计对地球观测系统（AMSR-E）五月推出2002年和微波辐射计成像中国的这颗卫星系列。

当每月的PI和一个地区的平均土壤水分是可用的，这是在同一个月且表面没有多少域粗糙度的同一区，植被冠层等。

检索毫秒通过使用TRMM和TMI数据进行测试。

此研究航天提供了切实有效的方法遥感和土壤水分分布大规模的评估。

从20世纪70年代，对实验室的研究人员遥感和地球科学，东北学院地理与农业生态，中国的院士，对设计和开发做了很多工作，微波辐射计和土壤水分测量（腾，1981年，张，1980; 1983; 1995;1997;张，陈，1965年; Zhang等，1981; 1994;1995年; 1997; Zhao等人，1992; Guan等人，2006年）。

他们做了一系列的实验，包括遥感采用双频黑色土壤水分在中国东北微波辐射计和动态特性研究了土壤水分。