遥感反演土壤湿度的主要方法
土壤水分供给量的遥感定量反演方法
土壤水分供给量的遥感定量反演方法
随着耕地资源减少及人口增加等现实情况的变化，农业系统的土壤水分供应面临着越来越大的短缺，以及更复杂的气候变化问题，管理官员和农民正在面临严峻挑战。
为此，以遥感技术为基础的定量反演技术在农业领域出现，可以用于和新技术配合，以改善土壤水分供应和农业生产。
遥感定量反演是以空间和时间形式识别和推算某一大地物理参数为基础，把被乘(受检)查的物理量在空间分布上的变量和空间环境上的其他地理因素进行匹配和综合的统计方法。
如可以利用遥感数据与非遥感数据，结合定性问题数据和定量数据，实现量化土壤水分供给量的反演识别。
此外，遥感定量反演技术可以让实际农田实时估算和把握水分资源，进而实现对土壤水分库的及时控制，从而确保土地的可持续性有效利用。
通过强大的数据库和智能优化计算处理，可以有效解决土壤水分供给量的检测问题，提供可靠的土壤水分管理模型，为农业的健康发展提供强有力的技术支持。
因此，遥感定量反演技术可被视为一种新型的智能农业管理工具，可迅速响应农业生态系统中出现的变化及其结果，以确保农产品可持续生产。
使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法
使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法在农业领域，精确的土壤湿度监测对于农作物的生长和管理至关重要。
传统的土壤湿度监测方法费时费力且往往不够准确。
然而，随着遥感技术的不断发展和应用，它已经成为一种高效、准确的方法来监测农田土壤湿度。
本文将就使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法进行阐述。
一、遥感技术的基本原理和应用遥感技术利用卫星、飞机等传感器捕捉地球表面的电磁辐射，并将其转化为可用的信息。
这些信息可以通过图像或数据形式传达给专业人员进行分析和解读。
在农田土壤湿度监测中，遥感技术主要基于微波辐射的原理。
由于土壤湿度对微波辐射的反射和吸收具有独特的特征，通过分析这些微波辐射的特征，可以推断土壤湿度的变化情况。
遥感技术在农田土壤湿度监测中具有显著的应用优势。
首先，它可以覆盖大范围的土地，迅速获取大量的数据，从而提供全面、细致的土壤湿度信息。
其次，遥感技术可以避免人为的 interferenc，提供客观、准确的结果。
而且它还可以与地理信息系统（GIS）等技术相结合，进行地区和时间上的比较分析，从而更好地支持农田管理决策。
二、遥感数据获取和处理方法遥感数据的获取是进行土壤湿度监测的关键步骤。
目前，主要有两类遥感数据广泛应用于农田土壤湿度监测：主动遥感数据和被动遥感数据。
主动遥感数据是通过发射和接收微波信号的方式获取的。
这种方法可以直接测量土壤湿度，具有较高的精度和灵敏度。
常用的主动遥感数据获取方式包括微波雷达和微波干涉。
被动遥感数据则是通过接收地球表面的自然辐射来获取的。
这些数据来源于可见光、红外线和热辐射等不同波段的辐射。
针对土壤湿度监测，红外辐射和热辐射的监测方法应用较为广泛。
红外辐射可以通过测量地表温度来间接推测土壤湿度，而热辐射则是通过测量地表和土壤的热辐射量来获取土壤湿度信息。
在获取遥感数据之后，需要进行一系列的处理和分析。
这些处理方法包括辐射校正、影像融合、特征提取等。
通过这些处理方法，可以进一步提高遥感数据的质量和可用性，使其更好地用于土壤湿度监测。
高分辨率卫星影像在土壤湿度反演方面的应用探索
高分辨率卫星影像在土壤湿度反演方面的应用探索概述土壤湿度是影响农业生产、水资源管理和环境保护的重要因素之一。
传统的土壤湿度监测方法存在着时空分辨率低、实时性差等问题。
随着遥感技术的发展，高分辨率卫星影像成为了一种广泛应用于土壤湿度反演的有效工具。
本文将探索高分辨率卫星影像在土壤湿度反演方面的应用，并介绍其原理、方法和挑战。
1. 高分辨率卫星影像原理高分辨率卫星影像是指具有较高空间分辨率的卫星遥感影像。
通过高分辨率卫星传感器获取的影像可以提供丰富的地物信息，包括土地利用类型、植被覆盖、地表温度等。
这些地物信息与土壤湿度之间存在一定的关系，通过分析这些信息可以反演土壤湿度。
2. 高分辨率卫星影像土壤湿度反演方法2.1 多光谱遥感方法多光谱遥感方法利用高分辨率卫星影像的多个光谱波段来反演土壤湿度。
不同的光谱波段对不同的地物信息敏感，通过对这些光谱波段的分析可以获取土壤湿度相关的信息。
例如，植被覆盖对土壤湿度具有一定的反应，利用植被指数可以间接推测土壤湿度。
此外，土壤反射率和土壤吸收率与土壤湿度也存在一定的关联。
因此，多光谱遥感方法可以通过对这些指标的分析来反演土壤湿度。
2.2 热红外遥感方法热红外遥感方法利用高分辨率卫星影像的热红外波段来反演土壤湿度。
土壤湿度会改变土壤的热性质，进而影响土壤表面的辐射亮温。
热红外遥感方法通过测量土壤表面的辐射亮温，推算土壤湿度。
这种方法相比于多光谱遥感方法更直接，但也存在一定的限制，如受到云层遮挡和地表温度差异等因素的影响。
3. 高分辨率卫星影像在土壤湿度反演中的应用案例3.1 农作物监测高分辨率卫星影像可以用于监测农作物的生长状况和土壤湿度变化。
通过反演土壤湿度，农民可以及时了解农田的水分状况，并做出相应的灌溉调整，从而提高农作物的产量和品质。
此外，结合气象资料和土地利用数据，还可以进行农田水资源管理和调配。
3.2 土地可持续利用土壤湿度是土地可持续利用的重要指标之一。
基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法研究
基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法研究随着科技的不断发展，SAR遥感技术越来越被广泛应用于土壤湿度反演。
SAR 遥感图像可以提供大范围的覆盖和高精度的数据，因此可以从遥感图像中获取土壤湿度信息，并为土壤湿度监测和预测提供便利。
一、SAR遥感图像的生成原理SAR遥感图像是通过计算机处理合成孔径雷达（SAR）接收到的回波数据生成的。
这些回波数据是由发射到地面的电磁波反射回接收器的信号。
SAR系统包含发射器、接收器、天线以及计算机等。
SAR通过收集反射信号然后通过复杂信号处理技术，可以生成高能量的图像。
其中，SAR接受到的信号是由地面反射回来的电磁波信号，它们通过计算机算法转换为灰度图像并呈现在屏幕上。
二、SAR遥感图像在土壤湿度反演中的作用SAR遥感图像可以提供大范围的土壤湿度数据。
它在土壤湿度反演中的作用主要是通过衡量回波信号的强度和相位变化，从而反演出土壤湿度的空间分布。
在SAR遥感图像中，产生电磁回波反射的地表和植被不同。
地表大多数情况下是散射体，而植被通常是单层回波体。
因此，可以对不同的 SAR图像检测出植被区域，然后通过分析地表反射信号的相位和能量将土壤湿度反演出来。
三、基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法主要分为四个步骤：第一步是去除图片噪声。
由于SAR图像包含大量图像噪声，所以需要对图像进行去噪处理。
第二步是去除植被干扰。
在SAR遥感图像中，植被和土壤湿度成反比关系。
因此，需要从图像中去除植被的影响。
第三步是计算相位差。
通过计算前后两个SAR图像的相位差，可以得到土壤湿度的变化。
第四步是反演土壤湿度。
通过对相位差进行统计和分析，可以反演出具体的土壤湿度信息。
四、总结SAR遥感图像技术在土壤湿度反演中具有重要的应用价值。
SAR遥感图像的生成原理以及基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法，可以为土壤湿度监测和预测提供可靠的数据和方法。
此外，随着遥感技术和算法的不断发展，SAR遥感图像在土壤湿度反演中的应用将会越来越广泛。
遥感土壤水分反演原理
遥感土壤水分反演原理遥感土壤水分反演是指通过遥感技术获取土壤水分信息的过程。
传统的土壤水分监测方法如土壤取样和化验等，在时间和空间分辨率上受到限制，难以满足大范围和高时空分辨率的要求。
遥感技术具有高时空分辨率、全天候覆盖和定量化等优势，成为研究土壤水分的重要工具之一遥感土壤水分反演主要基于微波辐射原理，利用地球表面发射和散射的微波辐射特性与土壤水分含量之间的关系来计算土壤水分。
常用的遥感土壤水分反演方法有基于微波亮温的统计关系、基于微波散射的统计关系和基于机器学习的方法。
基于微波亮温的统计关系方法是通过统计分析亮温与土壤水分的关系建立反演模型。
该方法通常使用单通道或多通道的微波亮温数据，结合地表温度和植被指数等辅助信息，例如威斯特指数(VI)。
通过对不同土壤类型和植被覆盖条件下的地表亮温数据进行统计和回归分析，建立土壤水分与亮温之间的经验关系。
然后，根据遥感获取的亮温数据，利用建立的统计模型计算土壤水分。
基于微波散射的统计关系方法是通过微波辐射在土壤水分变化时的散射特性来进行反演。
散射特性与土壤的复介电常数有关，而复介电常数与土壤含水量之间存在一定的关系。
该方法通常使用合成孔径雷达(SAR)数据，根据雷达回波的散射特征来计算土壤含水量。
根据不同土壤类型和植被覆盖条件下的SAR数据，通过统计和回归分析建立土壤水分与散射特性之间的关系模型。
然后，根据遥感获取的SAR数据，利用建立的统计模型计算土壤水分。
基于机器学习的方法是利用机器学习算法来建立土壤水分与遥感数据之间的映射关系。
机器学习算法主要包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)等。
该方法通常使用多源、多时相的遥感数据，结合地表观测和土壤采样数据，通过机器学习算法训练模型，建立土壤水分与遥感数据之间的非线性关系。
然后，根据遥感获取的数据，利用已训练好的模型进行土壤水分反演。
总结起来，遥感土壤水分反演原理主要基于微波辐射特性与土壤水分含量之间的关系，通过统计和回归分析建立土壤水分与遥感数据之间的模型，或者利用机器学习算法进行非线性映射，从而实现对土壤水分的反演。
全国土壤湿度及其变化的遥感反演与分析解析
弋Ｒ４０２１０分类号ＵＤＣ密级编号中国科学院研究生院硕士学位论文全国±攮量廑区基銮丝笪遥蹙厦渲量佥堑蛊瘟申请学位级别理堂亟±学科专业名称丝圈堂皇地堡篮星丕筮论文答辩日期２ＱＱ５生鱼目论文提交日期２Ｑ逝生主旦答辩委员会主席摘要土壤湿度是进行农业、水文、气象、生态等方面研究的主要基础信息，也是进行土地退化评价及环境监测的重要指标，土壤湿度的遥感监测方法研究对于资源环境遥感有重要的意义。
本文结合“生态安全相关要素的定量遥感关键技术研究”项目中“土地退化的遥感监测指标定量提取与评价技术”子课题的工作，试图在全国范围进行土壤表层湿度的时空序列反演，并探讨全国土壤湿度分布的时空特性。
论文在对土壤湿度反演方法进行总结及评价的基础上，选择温度植被干旱指数（ＴＶＤＩ）法对全国土壤湿度进行反演。
用地表能量平衡方程对ＴＶＤＩ法的原理及影响因子进行了分析，发现对ＴＶＤＩ产生影响的因子包括太阳总辐射、气温、地表反照率、空气密度、地表发射率、风速等，在文中着重探讨了气温随高程的变化对ＴＶＤＩ反演土壤湿度的影响。
由于气温随高程变化的影响与高程有关，提出用数字高程模型（ＤＥＭ）对ＴＶＤＩ反演过程进行订正的方法。
参考气温的垂直递减率，用实测值相关分析的方法确定订正系数并得到订正后的ＴＶＤＩ结果。
订正前后土壤湿度结果的对比分析表明，进行订正后的ＴＶＤＩ能更好地反演土壤湿度。
与ＮＳＩＤＣ网站提供的ＡＭＳＲ土壤湿度数据的比较发现，ＴＶＤＩ对土壤水分含量位于Ｏ．０５－０，１５ｇ．ｃｍ。
之间的情况有最好的反映，由于这个区间包括了图像中９０％以上的像元，认为ＴＶＤＩ可以反映土壤湿度的状况。
用上述方法对２００３年３６旬的土壤湿度情况进行了反演。
对旬Ｔｓ—ＮＤＶＩ（地表温度．植被指数）空间散点图的情况进行了分析，对各旬分别确定Ｔｓ—ＮＤＶＩ特征空间干湿边边界及方程。
一般用ＴＳ的最大最小值作为干湿边边界。
由于在研究没有去除图像中的条带噪声，当噪声点较多时，用Ｔｓ的最大最小值不能得到很好的干湿边边界，对这种情况，用频率法确定干湿边的边界。
区域土壤水分遥感反演方法研究
项目资助:国家自然科学基金项目(40601103),西部联合人才培养计划(0634021001)共同资助 收稿日期:2007-12-10;修订日期:2008-01-18;作者E-mail:zhangqing@第一作者简介:张清(1972-),女,河北保定人,2005年获中国科学院硕士学位,北京大学在读博士生,从事生态遥感及GIS 应用工作区域土壤水分遥感反演方法研究张清1,周可法2,赵庆展3,尹小君3(1.北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871;2.中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆 乌鲁木齐 830011;3.石河子大学信息科学与技术学院,新疆 石河子 841000)摘 要:土壤水分是陆地表面参数化的一个关键变量.土壤水分含量随时空的转换而变化,对地面、大气间的热量平衡、土壤温度及农田墒情等都会产生明显的影响.传统的土壤水分测量方法采样速度慢、费用高、代表性差,无法满足实时、大范围监测的需要.遥感监测土壤水分克服了以上的缺点,利用遥感技术监测土壤水分是目前定量遥感研究的前沿和难题之一.总结了目前国内外遥感计算土壤含水量的主要方法和研究进展,同时进行了对比研究,对不同方法的原理及应用情况进行分析,指出这些方法的适用条件、存在问题及改进措施. 关键词:土壤水分;遥感监测;模型土壤水分与干旱的遥感监测是目前遥感技术应用研究的前沿领域,是公认的世界性研究难题之一.在地球系统中,地表土壤水分是陆地和大气能量交换过程中的重要因子,对陆地表面蒸散、水的运移、碳循环有很强的控制作用,是气候、水文、生态、农业等领域衡量土壤干旱程度的重要指标.土壤含水量的时空分布与变化对陆地-大气间热量平衡、陆面大气环流和土壤温度变化产生显著的影响.大范围的土壤水分监测是农业过程研究和环境因子评价的基础,而区域尺度乃至全球范围的地表土壤水分反演又是陆面过程模式研究的重要组成部分,在改善区域及全球气候、预测区域干湿状况研究中意义重大[1,2].土壤水分或土壤湿度是指土壤中所含水分数量,目前土壤含水量的获取可分为三类:田间实测法、土壤水分模型法和遥感法.田间实测法包括重量水分法、中子仪法、土壤湿度计法、伽马射线衰减法、电阻法.该方法可以准确估测土体剖面的含水量,测定的土层较多,深度较大,可以不考虑大气、植被的影响.但其仅限于单点,代表范围有限,数据的实时性较差,动态性很难保证,人力财力消耗大,很难表现土壤、地形、植被覆盖上的空间变异性,宏观性得不到体现,数据得不到及时更新.土壤水分模型方法是根据物质守恒定律,建立水分平衡方程来求解土壤水分,可提供适时的土壤水分信息,具快速、可预测、可提供面信息的优势.但实验需要大量气象数据支持,参数复杂、难以确定,估测误差较大.20世纪80年代发展的遥感监测土壤水分克服了以上二种方法的缺陷.土壤水分的遥感估测方法是通过测量土壤表面发射或反射的电磁能量,研究遥感信息与土壤湿度间的关系,建立土壤湿度与遥感数据间的信息模型,从而反演出土壤水分.其时效快、动态对比性强,为大面积地表水、热的实时准确监测提供了有效手段.1 土壤水分遥感测量模型及方法国内外用遥感技术监测干旱区土壤水分的方法很多,目前该领域的研究主要集中在光学遥感(即可见光-近红外、热红外遥感)和微波遥感波段进行[4].遥感监测地表水热方法主要有:微波遥感监测土壤水分法、基于可见光-近红外土壤水分光谱法、基于热红外遥感的温度法、基于热红外遥感的植被指数法、基于可见光及热红外遥感的植被指数-冠层温度法及陆面数据同化法.1.1 微波遥感土壤湿度法微波遥感土壤湿度法分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种.此方法物理基础坚实,即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关,水分的介电常数大约为80,干土仅为3~5,存在较大的反差.土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化,表现于卫星遥感图像上是灰度值G 亮度温度的变化. 1.1.1 主动微波遥感土壤湿度法以应用X 波段侧视雷达为主,主要是后向反射系数法.主动微波遥感器发射一束经调制的电磁波能量,并且接收后向散射回波,通过后向散射系数,建立目标108 新 疆 地 质物的形态和物理特征与后向散射回波的关系.Ulaby 、Weimann 等研究了线性关系的土壤水分和雷达参数的关系.Ulaby 等在研究中发现土壤湿度在田间持水量的50％~150％范围时,对植被的影响较大,必须建立线性关系排除植被在监测中的干扰成分.Dobson 等认为干的或饱和的土壤,不适用线性关系,而是非线性的关系.粗糙度对微波遥感土壤水分的影响,主动微波大于被动微波.Sano 等对考虑粗糙度的影响进行了研究[5~7].主动微波遥感土壤水分精度较高,且可以全天候使用,成为监测水分最灵活、最适用、最有效的方法.虽然成本较高,但随着一系列携带主动微波传感器的卫星(ERS 系列、EOS ．SAR 、Radar sat 、ADEOS 、TRMM 等)的发射升空,以及美国奋进号航天飞机的多次飞行试验获得大量的雷达图像及数据的应用,将使微波遥感的成本不断下降,逐渐被应用于实践.1.1.2 被动微波遥感监测土壤水分土壤湿度是影响被动微波辐射测量的关键因子,也是被动遥感监测土壤水分的理论基础.为此,国内外专家围绕土壤水分与亮度温度的关系进行了大量理论研究和航空遥感实验,得出许多有实用性的模型算法.Schmugge 等对试验数据进行了分析,发现亮温Tb 与土壤水分(重量百分比)具有较好的线性关系,引入田间持水力FC (field capacity),建立亮温与FC 之间的线性关系[8].Njoku 等基于辐射传输方程,建立了Tb 与土壤水分等参数的非线性方程[9].植被对土壤水分反演的影响是不可忽视的因素,很多算法在植被密集处无法使用,为了消除植被的影响,必须注重植被的遥感监测,建立相关的计算模型.Wang 、Teng 等研究了植被对土壤水分监测的影响,结果表明在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用19GHZ 波段,尽量选择较长波段微波辐射,以消除植被对土壤湿度反演的影响[10].1.2 基于可见光-近红外土壤水分光谱法土壤水分光谱法是应用遥感估算光学植被度,利用分解象元排除法来提取土壤水分光谱信息.刘培君等研究表明,土壤水分含量约大于5%时,随土壤水分含量的增加反射率有呈指数下降趋势[11],两者关系为:b PR a e = (1)式中:R ——光谱反射率;P ——土壤水分百分数; a ,b ——待定系数.在此基础上,引入“光学植被盖度”.其定义为:实有植被的光学信息量占观测范围内全部植被光学信息量的比.观测区内实际的光学植被信息跟该区内理想为全植被覆盖时光学植被信息的比.对于TM 数据而言,可由2、3和4波段的光谱亮度来估算,其表达式为:4233423m a x ()/()C v o B B r B B =−−− (2) 式中:423max ()B B −——理想的全植被覆盖时(无裸土面)4波段和2、3波段(平均)光谱亮度的差值(极大值).此定义方法更着眼于土壤水分与光谱的直接关系,其具体过程为利用近红外波段和低波长波段的光谱反射率差值提取植被信息.裸土的光学植被盖度 为0,全植被覆盖时光学植被盖度为1.差值较大的为作物,差值较小的是裸土,负值可能是水体或湿土.光学植被盖度是掩盖土壤水分信息的一个比较精确的量度.利用样本统计和相关分析相结合的方法,李建龙等建立了光学植被盖度的TM 模型[12]:4230.0046320.0026460.0019860.07124VO C B B B =−−−(3) 式中:C vo ——光学植被盖度;B 4,B 2,B 3——TM 4、2、3波段的光谱亮度. 根据分解复合象元原理,可排除植被的光谱信息,提取土壤水分的光谱信息.建立TM 的土壤水分监测模型如下:23444230.55970.41990.179715.060.87120.004630.0026460.001956B B B B B B B ±+−+=−++ (4) 234234230.51900.38940.1084 1.6670.87120.004630.0026460.001956B B B B B B B ±+−+=−++ (5) 上两式分别是用TM 4、2波段表达的土壤水分含量的定性公式,可用于监测土壤含水量的多少.而利用N0AA ／A VHRR 遥感信息建立的土壤水分监测模型为:P A1=42.51-31.42lg (04.0002447.0004956.08712.06.71126.04657.0A1A2A2A1++−+−B B B B -2.4) (6)12210.51550.191521.2145.2534.33lg(14.4)0.87120.0049560.0024470.04A A A A B B PA B B −+=−−−++(7)上式分别是用A VHRR 1、2通道数据为主建立的土壤水分遥感监测模型.1.3 基于热红外遥感的温度法 1.3.1 热惯量法土壤热惯量是土壤的一种热特性,是引起土壤表层温度表化的内在因素.水分有较大的热容量和热传导率,使较湿的土壤具有较大的热惯量,而这一热惯量可由光学遥感监测地表温度的变化得到,这使得热惯量法在遥感监测土壤水分中具有可行性.Watson 等最早应用了热模型[13].1978年热容量制图卫星(HCMM)发射成功,随后具有较高分辨率的土壤水分遥感监测方法的研究.Price 通过系统的研究,阐述了热惯量的遥感成像原理,提出了表观热惯量的概念,从而使采用卫星提供的可见光—近红外反射率和热红外辐射温度差计算热惯量并估算出土壤水分成为可能[14,15].Enland 等提出了辐射亮度热惯量(RTI)的概念,且认为PRTI 对土壤水分的敏感性好于PATI [16].研究表明,对于同一类型的土壤,其含水量越高,则热惯量越大,二者间存在正相关.土壤热惯量法是土壤热特性的综合性参数,定义为:P = (8) 式中:P ——热惯量(J/m k.S 1/2);Ρ——密度(kg/m 3);C ——比热(J/kg ·k);Λ——热导率(J/m ·s ·k).由于原始热惯量模型中的参数λ、ρ和c 难以直接利用遥感手段获取信息,因此,Price 、Kahle 根据地表热量平衡方程和热传导方程,对土壤热惯量模式进行了改进[17].Price 简化了潜热通量蒸发形式,并引入了一个地表综合参量B (B 为土壤辐射率、比湿及温度等气象要素的函数),P 与地表综合参量B 有关,而B 值计算复杂,需要大量地面数据支持.()R T I P =(9)012(1)r S C A a T−α=∆ (10) 式中:S 0——太阳常数;C r ——太阳辐射的大气透过率;A 1——太阳赤纬和当地纬度的函数,为地球自转的角速度,即周日的角频率; α——全波段的反射率,α=a ×C H 1+b×C H 2;a 、b ——系数;C H 1、C H 2——1、2通道的反射率.在实际应用时,不考虑地理纬度的影响,可以用表观热惯量ATI 来近似代替真实热惯量P ,直接建立表观热惯量ATI 与土壤含水量间的遥感统计模式,该模式表达为:(1-)/(-)d n ATI T T =α (11)式中:ATI ——土壤表观热惯量;T d 、T n ——昼夜的最高、最低温度,可分别用NOAA/A VHRR 卫星通道4的昼夜亮温CH4和NCH4求得.在实际应用时,常用表观热惯量ATI 来代替真实热惯量,该模式更适于航天遥感应用.常用线性经验公式为:W A A T I B =×+ (12)式中:W ——某层土壤湿度; A 、B ——系数. 1.3.2 蒸散比模型地表蒸散是土壤-植被-大气间能量相互作用和交换的体现,其核心是能量流的传输.蒸散法的理论基础来源于P-M 彭曼公式.国内外学者研究表明,实际蒸散(E )与潜在蒸散(E p)的比值与土壤水分的关系密切.当土壤水分供给充足时,蒸散作用较强,冠层温度处于较低状态;反之,蒸散作用较弱,冠层温度较高. Jackson 应用单层模型发展了估算植被缺水状态模型,作物缺水指数(CWSI )在较均一的环境条件下可以与平均日蒸发量联系起来,作为植物根层土壤水分状况的估算指标[18].其定义为: 01/C W S I E T E T =− (13)式中:ET ——实际蒸散;ET 0——潜在蒸散.由上式可知,ET 越小,CWSI 越大(CWSI 的值在0~1之间变动),反映出供水能力越差,即土地越干旱.用NOAA ／A VHRR 可得到热红外温度T 5,它与日蒸散量有简单的线性关系,而用热红外温度又可使作物缺水指数(CWSI )得到广泛的应用. 单层模型的思想是将土壤和植被作为一个整体的边界层来建立与大气间热交换模型,与外界空气交换动量、热量和水汽,即将土壤和植被的混合层看作一个“大叶”,所以也叫“大叶模型”.由于潜在蒸散量与作物长势、供水状态有很好的相关性,马蔼乃等对其作了进一步发展[19].()()()()11napR r T c T a d C C W S I d T c T a δγγ⎡⎤−−+∆++⎢⎥⎢⎥⎣⎦=+∆−⎡⎤⎣⎦ (14) 式中:T c ——作物冠层温度; T a ——与作物同高度的空气温度; γ——通风干湿表常数; △——饱和水汽压与温度关系曲线的斜率; d ——空气上部空气饱和差; δ——与作物最热点显热通量之比; R n ——净辐射通量; r a——空气动力学阻力; ρ——空气密度; C ρ——空气定压比热. 从这一思想出发,以能量平衡为基础,运用遥感数据反演地表反照率和地表辐射温度,结合有关气象资料建立蒸散模型.针对不同的下垫面情况又发展了双110 新 疆 地 质层和多层模型.Shuttleworth 等于1985 年提出双层模型,该模型的核心思想是将下垫面的冠层和下面的土壤分别看作独立的通量源与大气进行能量交换[20].双层模型除了要考虑植被和土壤两个因素外还要考虑遥感反演土壤表面温度T g 与冠层温度T v 以及植被覆盖度f ,遥感所得的地表温度T s 为土壤和植被的混合温度,表示为Ts =fTv +(1+f )Tg .此外,遥感可以反演模型所需要的地表反照率、粗糙度、冠层表面阻力、叶面积指数等参数,再加上地面观测参考高度的温度和湿度等,带入双层模型,可推算出界面的蒸发量.随着模型和微气象试验研究的深入,抽象出通量的多层模型[21].单层模型适用于下垫面为单一、密闭、均一植被的情况,与二层、多层模型相比,单层模型输入的参数较简单、数据少,常用于区域或全球气候和生态系统的研究[22].由于多层模型参数的复杂性,其应用范围有限.作物缺水指数法(CWSI )作为蒸散法的主要方法之一,是利用热红外遥感温度和气象资料来间接反演作物覆盖条件的土壤水分.该方法以热量平衡原理为基础,物理意义明确.其使用区域优势明显,精度较高,对植被覆盖地区的土壤水分反演精度优于热惯量法.但是CWSI 模式是以冠层能量平衡单层模型为理论基础的,在作物生长的早期,冠层稀疏时效果较差;作物缺水指数法所需的资料较多、计算复杂.地表气象数据主要来自地面气象站,实时性不强.地表气象数据确定外推的范围和方法也对作物缺水指数法的精度产生影响.1.3.3 温度状态指数和亮温指数温度状态指数(TCI )与VCI 的定义相似,但它强调了温度与植物生长的关系,即高温对植物生长不利.Kogan 将TCI 定义为[23]: m a x 100%m a x m inT T i T C I T T −=×− m a x 100%m a x m i n B T B T iT C I B T B T −=×− (15) 式中:T max 和T min ——在长时间序列的白天的遥感影像中最大和最小的地表温度; BT ——亮度温度; BTi ——某一特定年第i 个时期的亮度温度的值; BT max 、BT min ——所研究年限内第i 个时期亮度温度的最大值和最小值. TCI 愈小,表示愈干旱[24]. 因此,可以通过对NDVI 、亮温与土壤水分的统计分析来建立三者间的数理关系,从而利用遥感反演的亮温和NDVI 计算土壤水分含量.TCI 的优点是只需要一定时间段的日间热红外遥感影像就可以估算TCI 的值,但是其未考虑白天的气象条件,如净辐射、风速、湿度等对热红外遥感的影响及土地表面温度的季节性变化,因此有一定误差. 1.3.4 归一化温度指数在地表温度的反演过程中,为消除地表温度季节变化的影响,Mcvicar 等提出归一化温度指数,定义为[25]: 0L S T L S T N D T I L S T L S T ∞∞−=− (16)式中:LST ∞和LST 0——地表阻抗无限大和为零时模拟的地表温度,被认为是在特定气象条件和地表阻抗下的土地表面温度的上限(干条件)和下限(湿条件).可通过能量平衡-空气动力学阻抗模型计算,需要卫星过境时刻的气温、太阳辐射、相对湿度、风速和叶面积指数等数据.这些数据不易获得,加之还存在着从点测量数据向遥感数据的转化问题,使模型在实际应用中变得困难.1.4 基于可见光-近红外-热红外遥感的植被指数法监测地面水、热状况的方法仍采用植被指数法.常用的植被指数有NDVI 、RVI 、SWVI 、AVI 、CVI.采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了70％~90％红光,反射了大部分绿光,而由于叶肉组织的作用,后行叶片在近红外波段的反射较强.通过各光谱波段反射的太阳辐射比来表达,这就叫植被指数,其通常与绿色植被的丰度有关,可定量化地描述植被的覆盖度,反演土壤水分含量.一般来讲,当作物缺水时,作物的生长将受到影响,植被指数将会降低. 1.4.1 归一化植被指数 43214321T M T M C H C H N D V I T M T M C H C H −−==++(17)利用不同植被对可见光红波段的强吸收和对近红外波段的高反射之间的对比,建立此二波段的线性或非线性组合,是植被湿度的一个指示因子,也是描述植被绿度及生长状况指数,同时NDVI 与环境参数(降水量、热量分配、土壤湿度等)的关系是应用NDVI监测环境状况的基础.Prout 等用NOAA ／AVHRR 的植被指数(NDVI )与气象资料(降水等)预报加拿大东部地区的农田干旱及对农业产量的影响[26]. 1.4.2 距平植被指数 该法是从植被的角度考虑.由于植被生长状况主要和水分相关(当光照、温度条件变化不大时),水分供应量成为作物生长的关键因素.水分充足供应,植被生长良好,反之植被生长受到影响.此方法是通过多年遥感资料,计算出常年旬平均植被指数,然后由当年植被指数与常年平均值相比较,观察当年作物生长状况,进而对作物受旱程度作出判断. 距平植被指数(AVI)概念的目的是将NDVI 的变化与天气、气候研究中“距平”的概念联系起来,对比分析NDVI 的变化与短期气候变化间的关系. AVI 的定义为:-A V I N D V Ii N D V I = (18)式中:NDVI i——某一特定年某一时期(如旬、月等)NDVI 的值; NDVI ——多年该时期NDVI 的平均值.AVI 作为监测干旱的一种方法,以某一地点某一时期多年的NDVI 平均值为背景值,用当年该时期的NDVI 减去背景值,即可计算出AVI 的变化范围,即NDVI 的正、负距平值.正距平值反映植被生长较一般年份好,负距平值表示植被生长较一般年份差.一般而言,距平植被指数为-0.1~-0.2表示旱情出现,-0.3~0.6表示旱情严重.1.4.3 植被状态指数 植被状态指数也被称做条件植被指数(VCI ),其定义为:VCI=minmax minNDVI NDVI NDVI NDVI i −−×100% (19) 式中:NDVI i——某一特定年某一时期(如旬、月等)NDVI 的值;NDVI max ,NDVI min ——所研究年限内第i 个时期NDVI 的最大值和最小值.VCI 计算式的分母部分是在研究年限内第i 个时期植被指数的最大值和最小值之差,它在一定意义上代表了NDVI 的最大变化范围,反映了当地植被的生长环境.分子部分表示某一特定年第i 个时期当地的气象信息,若NDVI i 和NDVI min 之间差值小,表示该时段作物长势很差.Cogan 将在多年极端天气条件(干旱和非干旱)下计算出的NDVI 绝对最大、最小值作为量化气候影响(区域分异)的指标,并提出了条件植被指数(VCI )的概念,他认为VCI 不仅描述了土地覆盖和植被时空变化,而且反映了天气气候条件对植被的影响[27].Liu 等发现应用VCI 动态地监测干旱的范围及其边界比应用其它方法如NDVI 和降水量的监测更有效、更实用,这一技术的优势尤其表现在时空方面,NDVI 适用于研究大尺度范围的气候变异,而VCI 适用于估算区域级的干旱程度[28].使用VCI ,比较简单,操作性强,同时可反映出NDVI 随气候变化产生的影响,每点的NDVI max 和NDVI min 本身就隐含了区域背景的影响,在一定程度上消除或弱化了地理环境条件对NDVI 的影响,可表达出大范围干旱状况,尤其适用于绘制低于50°纬度地区的干旱分布图干旱,多为定性结果. 1.4.4 标准植被指数 标准植被指数是通过对某个时期植被指数偏离多年平均值的程度进行归一化而得到的.计算SVI 先要得到研究区每个像元的Z 值[30]-100%N D V Ii Z i i σ=× (20)式中:Zi ——像元某个时期的Z 值; Σi ——多年NDVI 的标准差. Z 反映了某个时期植被指数相对多年植被长势的状况.由于其变化范围很大,不同地表类型的概率密度分布函数也存在较大区别,因此在大尺度的空间范围内不具备可比性.若有足够的样本数,Z 的分布呈正态分布,根据概率密度函数确定SVI. m in(,)ZZ S V I N Z d Z σ=∫ (21)式中:Z ,σ——均值和标准差.SVI 取值在0~1间,当像元的Z 值越大,SVI 越大,说明植被生长状况良好,反之亦然.SVI 算法较为简单,操作性强,但只适用于大尺度的植被生长区域干旱和气候变化监测. 1.5 基于可见光和热红外遥感的植被指数、冠层温度集成空间法单纯利用植被指数或冠层温度法监测土壤水分状况有其局限性.科学家将二者集成起来创建了植被指数(NDVI )与地表温度(T s)进行干旱监测的综合模型.综合模型是建立在表面温度与指标指数构筑的二维特征空间内.Lambin 等曾经系统地分析过T s 与NDVI 间的关系,其可用于估算地表蒸散量、反演地表热通量、估算表层水分状况和土地覆盖分类等[31,32].基于T s 与NDVI 的散点图,Price 和Carlson 等发现当研究区域的植被覆盖度范围较大,以遥感资料得到的T s 和NDVI 为横纵坐标得到的特征空间呈三角形[33,34];Moran 等则发现特征空间呈梯形[35].基于温度植被指数集成法研究土壤水分状况产生了许多模型,从不同的角度通过温度与植被指数的关系来估测土壤水分状况.目前通过T s/NDVI 特征空间建立的土壤水分或干旱程度估测模型主要有:1.5.1 T s-NDVI 比率模型(温度植被指数TVI 和植被供水指数VSWI ) T s/NDVI 比率是一种简单的干旱监测模型,二者的结合能够提供地表植被和水分条件信息.Nemani 等认为对于全部植被覆盖的地表,T s/NDVI 的比率与冠层的阻抗相关[36].Goetz(1997)证实由植被覆盖变化和土壤112 新 疆 地 质水分变化,T s 和NDVI 在数种空间尺度下(从25 m 2到1.2k ｍ2)均存在着负相关关系.McVicar 等发现在干旱发生期间,T s/NDVI 比率增加,以月为单位的T s/NDVI 年累积量与年降水量的倒数呈显著相关关系,并将其用于干旱监测和食物缺乏评估[37].T s/NDVI 比率方法的缺点是很难得出表示干旱程度的量化指标.温度植被指数(TVI )和植被供水指数(VSWI )可表示为:T s T V I N D V I= (22)N D V I V S W I T s= (23)式中:Ts ——植被的冠层温度;NDVI ——归一化植被指数.VSWI 的物理意义为:当作物供水正常时,卫星遥感影像植被指数在一定生长期内保持在一个稳定的范围,遥感得到的作物冠层表面温度也会保持在一定的范围内,如果供水状态发生明显改变,作物生长将受到影响.因此卫星遥感的归一化植被指数(NDVI )将降低,作物冠层表面温度将升高.用气象卫星遥感监测的植被指数(NDVI )和作物冠层温度(T )可较好地监测干旱动态.可以用植被供水指数(VSWI )来衡量,其形式为:15/VSW I B T NDVI =× (24)式中:T ——NOAA 卫星遥感监测到的作物冠层温度;NDVI ——归一化植被指数;B 1——增强图象层次的增强系数.这种方法仅适用于植被覆盖度高的地区,而在作物生长前期,此法往往会夸大植被的作用. 1.5.2 水分亏缺指数水分亏缺指数,是为了克服CWSI (作物缺水指数)在部分植被覆盖时监测效果差的弱点,由Moran 等(1994)将植被指数和土壤-植被混合温度结合起来,将CWSI 扩展到部分植被覆盖状况下,在能量平衡双层模型的基础上,建立的一个新指标.WDI 是基于以地面温度与空气温度差作为横坐标,以植被指数作为纵坐标,构筑的散点图,具梯形特征空间,以此来估算土壤相对含水量(图1).其4个定点分别表示:1代表水分供应充足的密闭植被;2代表水分胁迫无蒸腾作用下的密闭植被;3代表湿裸土;4代表干裸土.梯形的边1—3称为湿边,边2—4称为干边.对于一定的植被覆盖度下,其WDI 定义为TTT I I I T WDI 13.24.13.∆−∆∆−∆= (25)图1 WDI 指数的梯形特征空间示意图Fig.1 Sketch map of WDI(Moran et al,1994)式中:∆T ——某一植被覆盖率(NDVI )下的地气温差;∆T I.13——湿边上相同植被覆盖(NDVI )下的湿边点上的地气温差;∆T I.24——干边上相同植被覆盖(NDVI )下的地气温差.从图形上来看,WDI 实际上就是线段AC 与线段AB 长度的比值(图1).A C W D I A B= (26)WDI 指数是由作物水分胁迫指数(CWSI )演化过来的.由于CWSI 是以冠层能量平衡单层模型为理论基础,单层模型的适用条件是作物叶面积指数应大于3,尽量减少土壤在能量交换中的影响,这样CWSI 的应用在作物生长的早期冠层较为稀疏时应用效果较差.另外它所要求的温度是纯粹的叶片温度或者在植物全覆盖时,用冠层温度来代替,在观测视野内出现土壤都会对正确观测叶温或冠层温度,以及CWSI 的计算产生巨大的影响[6、7].这种情况下,CWSI 一般不能使用由航空和卫星遥感获取的分辨率相对较低的地表混合温度信息,而多使用地面的红外探测装置如手持式红外测温仪等[8].与CWSI 指数相比,可以通过航空、航天数据获取的表面温度借助气象数据就可以估测土壤水分,而且对于各种植被覆盖状态的土壤均适用.其不足之处就是必须有地面气象数据的配合(如气温,还需要饱和水汽压差、风速、动力学阻抗等参数来定义梯形特征空间的边界),利用纯遥感数据无法实现土壤水的估测,而气象数据受站点限制和地表状态的差异性影响,通过内插能获取逐像元气温值误差明显. 1.5.3 条件植被温度指数王鹏新等在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数监测年度间相对干旱的基础上,提出了条。
基于SAR遥感数据的农田土壤湿度遥感反演方法研究
基于SAR遥感数据的农田土壤湿度遥感反演方法研究第一章绪论近年来，随着遥感技术的发展，越来越多的农业领域开始使用遥感数据来监测农田土壤湿度。
土壤湿度是一个重要的指标，它对作物的生长和发展具有重要作用。
通过对农田土壤湿度的实时监测，可以为农民提供针对性的灌溉方案，提高农业生产效率，降低水资源的浪费。
而SAR遥感技术可以在晴雨无法测量的环境下获得土壤湿度信息，因此成为了农田土壤湿度遥感反演的重要手段。
本文将通过分析SAR遥感技术的原理和农田土壤湿度的特点，提出针对土壤湿度反演的方法。
第二章 SAR遥感技术原理SAR遥感技术是一种主要用于测量地球表面物体的微波辐射能的技术。
其工作原理是通过向目标物体发送微波脉冲信号并接收回波，来获取目标物体的空间信息。
由于微波辐射能可以穿透云层，雨雪以及植被等覆盖物，因此SAR遥感技术具有天气无关性和高分辨率的优点。
SAR遥感数据的图像主要由两个部分构成：一是强度图像，即以回波强度为灰度的图像；二是相位图像，即以回波相位为灰度的图像。
由于土壤湿度会影响微波辐射的传播，因此，SAR遥感数据中的强度图像和相位图像反映了土壤湿度的信息。
第三章农田土壤湿度特点分析农田土壤湿度是指土壤中含水量的大小。
它对植物的生长和发展有直接影响。
为了提高农业生产效率，土壤湿度的监测和控制非常重要。
农田土壤湿度的特点主要有以下几个方面：（1）时间和空间变化快，需要实时监测；（2）受气象条件和人为干扰等因素的影响较大，其空间分布不均匀；（3）与土壤微生物群落、孔隙度等因素密切相关，具有复杂性质。
第四章基于SAR遥感数据的农田土壤湿度反演方法基于SAR遥感数据的农田土壤湿度反演方法，可以分为基于回波强度的方法和基于回波相位的方法。
4.1 基于回波强度的方法回波强度和土壤湿度之间的关系通常使用散射系数来描述。
散射系数是SAR遥感数据中强度图像的物理量，可以反映出目标物体对微波辐射能的散射强度。
SAR遥感图像中的散射系数和土壤湿度之间存在一定的相关性，因此可以通过监测散射系数来估算农田土壤湿度。
基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感反演技术
基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感反演技术引言：在农作物生长和土壤管理中，植被和土壤湿度的监测是至关重要的。
然而，传统的观测方法往往耗时耗力，并且难以在大范围内提供准确的数据。
基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感技术因其高效、准确的特点，越来越受到研究者的关注。
本文将介绍微波雷达的工作原理、植被与土壤湿度的反演算法以及该技术在农业领域中的应用。
一、微波雷达的工作原理微波雷达是一种通过发射微波信号并接收反射信号来获取目标物理性质的仪器。
它可以利用射频信号的干涉、散射、吸收等特性，实现植被与土壤湿度的遥感监测。
微波雷达的工作原理主要涉及雷达回波的处理和数据解析。
首先，雷达向地面发射微波信号，经过植被和土壤后，一部分信号被反射回来。
接收机会接收到这些回波信号，并将其转化为数字数据。
这些数字数据包含了与植被和土壤湿度相关的信息。
然后，研究人员利用雷达的回波数据进行处理和解析。
通过分析回波信号的幅度、相位、极化等特征，可以推断出植被的生长状况和土壤湿度的分布情况。
例如，植被的反射率与其覆盖率和生长状态相关，土壤湿度则与微波信号的吸收和散射有关。
二、植被与土壤湿度的遥感反演算法植被与土壤湿度的遥感反演算法是微波雷达技术中的核心环节。
目前，常用的反演算法主要包括基于回波幅度和相位的模型方法以及基于极化特征的统计方法。
1. 基于回波幅度和相位的模型方法在这种方法中，研究人员通过建立植被与土壤湿度的数学模型，利用回波幅度和相位等信息来反演植被覆盖度和土壤湿度。
该方法适用于植被较为单一且土壤湿度变化较小的区域。
然而，由于植被和土壤湿度的反射和散射特性具有一定的复杂性，模型方法在复杂地形和多种植被类型的区域中可能存在精度不高的问题。
2. 基于极化特征的统计方法相较于模型方法，统计方法更注重于植被和土壤湿度的统计学特征。
通过对多极化和多角度的雷达数据进行统计分析，研究人员可以推断出植被覆盖度和土壤湿度。
这种方法适用于复杂地形和多植被类型的区域，能够提供更准确的结果。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演
植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。
随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。
本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。
这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。
在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。
这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。
随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。
在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。
通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。
随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。
1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。
植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。
在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。
准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。
在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。
基于多源遥感数据反演的土壤湿度空间降尺度方法及应用研究
基于多源遥感数据反演的土壤湿度空间降尺度方法及应用研究土壤湿度是土壤中所含水分的量度，对农业生产、水资源管理和生态环境等方面具有重要意义。
然而，传统的土壤湿度观测方法受限于时间和空间尺度，无法全面准确地获取土壤湿度的空间分布信息。
遥感技术可以通过获取地表反射率和微波辐射等数据来反演土壤湿度，但遥感数据的空间分辨率通常较高，无法满足土壤湿度空间分布的需要，因此需要进行空间降尺度处理。
多源遥感数据反演的土壤湿度空间降尺度方法是指利用多种遥感数据（如光学和微波遥感数据）来提高土壤湿度反演精度和空间分辨率的方法。
具体而言，可以采用以下步骤进行研究：首先，收集不同分辨率的遥感数据，如高分辨率的光学遥感数据和较低分辨率的微波遥感数据。
光学遥感数据可以提供地表反射率信息，而微波遥感数据可以提供土壤湿度信息。
然后，将不同分辨率的遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正和数据匹配等。
通过这些预处理步骤，可以消除遥感数据中的干扰因素，提高数据的质量和准确性。
接下来，采用合适的反演算法来估算土壤湿度。
可以利用光学遥感数据中的地表反射率与微波遥感数据中的土壤湿度之间的关系进行反演，比如利用经验关系或机器学习算法进行建模和预测。
最后，通过空间降尺度方法将高分辨率的光学遥感数据与低分辨率的微波遥感数据进行整合，从而得到更准确的土壤湿度空间分布图像。
可以采用插值或融合等技术方法将两种数据源融合在一起，以获得具有较高空间分辨率和较高精度的土壤湿度结果。
该方法的应用研究可以在农业生产、水资源管理和生态环境等领域发挥重要作用。
例如，在农业上，通过精确估算土壤湿度，可以进行合理的灌溉和施肥，提高农作物产量和质量。
在水资源管理方面，土壤湿度的准确监测可以帮助预测洪涝和干旱的风险，提前采取相应的措施。
在生态环境方面，土壤湿度是生态系统中重要的指标之一，可以用于评估土壤质量、生态恢复和环境保护效果。
总之，基于多源遥感数据反演的土壤湿度空间降尺度方法具有重要的理论和应用价值。
基于遥感的土壤湿度监测研究
基于遥感的土壤湿度监测研究一、引言土壤湿度是农业生产、水资源管理和生态环境保护等领域中一个至关重要的参数。
准确、及时地获取土壤湿度信息对于合理灌溉、干旱预警、作物生长预测以及生态系统评估等具有重要意义。
传统的土壤湿度监测方法往往费时费力，且难以实现大面积的同步观测。
随着遥感技术的迅速发展，为土壤湿度的监测提供了一种高效、便捷且大面积同步观测的手段。
二、遥感监测土壤湿度的原理遥感技术通过传感器接收来自地表的电磁辐射信号，这些信号包含了与土壤湿度相关的信息。
不同的电磁波谱段对土壤湿度的响应有所不同。
例如，在可见光和近红外波段，土壤的反射率主要受到土壤质地、颜色和粗糙度的影响；而在微波波段，土壤湿度的变化会导致介电常数的改变，从而影响微波的后向散射系数。
常用的遥感数据源包括光学遥感和微波遥感。
光学遥感数据如陆地卫星（Landsat）、哨兵卫星（Sentinel）等，通过植被指数、地表温度等参数间接反演土壤湿度。
微波遥感如合成孔径雷达（SAR），则对土壤湿度有更为直接和敏感的响应。
三、遥感监测土壤湿度的方法（一）基于热红外遥感的方法通过测量地表温度来推测土壤湿度。
当土壤湿度较高时，水分的蒸发会带走热量，导致地表温度相对较低；反之，土壤湿度较低时，地表温度较高。
利用这一原理，可以建立地表温度与土壤湿度之间的关系模型。
（二）基于微波遥感的方法微波遥感能够穿透云层，不受天气条件的限制，对土壤湿度具有较强的穿透能力。
其中，主动微波遥感（如 SAR）通过发射微波并接收后向散射信号来获取土壤湿度信息；被动微波遥感（如微波辐射计）则接收地表自然发射的微波辐射来反演土壤湿度。
（三）多源遥感数据融合的方法结合光学遥感和微波遥感的优势，综合利用不同遥感数据的特点，可以提高土壤湿度监测的精度和可靠性。
例如，将光学遥感获取的植被信息与微波遥感的土壤湿度信息相结合，能够更准确地评估土壤湿度状况。
四、遥感监测土壤湿度的影响因素（一）地表覆盖类型不同的植被类型和覆盖度会对遥感信号产生干扰，影响土壤湿度的反演精度。
被动微波遥感反演土壤水分的国内外研究现状-农业工程论文-农学论文
被动微波遥感反演土壤水分的国内外研究现状-农业工程论文-农学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——一、引言土壤湿度在气象、水文等环境研究中作为最重要的特征参数之一,是影响全球气候的重要因素,而且土壤水分的研究对土壤能量平衡有着非常重要的意义。
随着微波遥感技术的发展和应用,微波遥感已经在地表土壤水分研究领域逐渐蓬勃发展,成为重要的监测手段。
利用微波遥感器进行地表土壤水分研究的原理在于微波遥感能直接捕获土壤的介电性能,而土壤介电性在很大程度上取决于土壤含水量,因此可从微波遥感观测资料中提取土壤含水量的信息。
星载微波遥感器进行对地观测时,由于其波长相对较长,受天气状况的影响较弱,而且对地物具有一定的穿透性,保证了在对地观测过程中全天时、全天候的观测能力。
此外,近年来的研究表明,微波遥感具有定量估算裸土和矮小、稀疏植被覆盖下的土壤水分的潜力。
因此,微波遥感在土壤水分、地表温度观测的应用方面具有独特的优势。
二、国内外研究进展目前国内外利用遥感监测土壤湿度的方法主要有微波遥感、红外遥感、植被供水指数、数据同化等方法。
红外遥感和卫星监测都会因天气的影响产生误差,且卫星遥感也会有自然条件的局限。
而微波遥感技术不受天气影响,微波辐射计的被动微波方法时间分辨率高,费用低,而且能针对不同的地质进行检测。
在微波遥感反演土壤水分的研究中,均未对频繁变化的土壤表面结构因素予以充分考虑,但土壤粗糙度正是制约土壤水分遥感精度的重要因素,由于自然地表往往都是不平坦的,因此如何减弱地表粗糙度对反演精度的影响一直是微波遥感反演土壤水分研究中的重点。
三、试验方案设计1. 试验设备试验所采用的微波辐射计是由中科院东北地理所(长春) 设计并研制的,本次试验所采用的辐射计波段为 C 波段(频率 6.6 GHz,波长4.55 cm) ,以及Ku 波段(频率13.9 GHz,波长2.16 cm) 。
2. 试验设计1) 粗糙度的改变方式是将通过手工制作的带有不同尺寸尖劈状的硬泡沫板的尖劈处按均匀的力度插入土中,并使其均匀分布于土壤表面所有位置。
遥感反演土壤湿度的主要方法
遥感反演土壤湿度的主要方法遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。
1.1 微波遥感土壤湿度法分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。
此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。
土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。
因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。
1.1.1 主动微波遥感监测法以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。
因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。
国内李杏朝据微波后向反射系数法，用x波段散射计测量土壤后向反射系数，与同步获得的X 波段、HH极化机载SAR图像一起试验监测土壤水分；田国良等在河南也应用此方法也进行土壤水分研究。
主动微波遥感土壤水分精度较高，且可以全天候使用，成为监测水分最灵活、最适用、最有效的方法，随着大量的主动微波遥感器的卫星（ERS系列、EOS、SAR、Radar sat、ADEOS、TRMM 等）的发射升空，将使微波遥感的成本不断下降，逐渐被应用于实践1.1.2 被动微波遥感监测法原理同主动微波遥感法。
值得指出，植被在地表过程研究中的影响突出，为了消除植被的影响，必须同时重视植被的遥感监测，建立相关的计算模型。
Teng等通过实验得出在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用19GHZ波段，此时SMMR 的6.6GHZ波段比SSM／I的19GHZ在遥感监测土壤湿度信息方面的精度更高。
说明在植被较密时，为了消除植被对土壤湿度反演的影响，应尽量选择波段较长的微波辐射计。
1.2 作物植被指数法采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了70％-90％红光，反射了大部分绿光，而由于叶肉组织的作用，后行叶片在近红外波段的反射较强。
土壤湿度遥感监测方法研究
土壤湿度遥感监测方法研究土壤湿度是农业生产中非常重要的一个参数，了解土壤湿度的变化可以帮助农民科学合理地调节灌溉水量，提高农作物的产量和品质。
传统的土壤湿度监测方法往往需要大量的人力和物力投入，而且覆盖范围有限。
然而，随着遥感技术的不断发展，土壤湿度的遥感监测已成为一种趋势，可为大范围的土壤湿度监测提供更高效、更全面的解决方案。
土壤湿度的遥感监测方法研究包含了多个方面，如遥感传感器选择、土壤湿度指标提取及数据处理等。
首先，选择合适的遥感传感器对土壤湿度进行监测是至关重要的。
常用的遥感传感器包括热红外遥感传感器和微波遥感传感器。
热红外遥感传感器通过测量土壤表面温度来反推土壤湿度，而微波遥感传感器则通过测量微波辐射的反射、散射特性来获得土壤湿度信息。
根据不同的应用需求和地区特点，选择适合的遥感传感器可以提高土壤湿度监测的准确性和效率。
其次，提取合适的土壤湿度指标是土壤湿度遥感监测的关键步骤。
一般来说，土壤湿度指标可以分为直接指标和间接指标两种。
直接指标是指直接根据遥感数据计算得出的土壤湿度值，例如土壤湿度指数（Soil Moisture Index，SMI）。
间接指标则是通过遥感数据与地面观测数据之间的关系来估算土壤湿度，例如植被指数与土壤湿度之间的关系。
根据实际的应用需求，选择合适的土壤湿度指标可以提高遥感监测的准确性和实用性。
最后，进行遥感数据的处理是土壤湿度遥感监测的关键环节。
遥感数据处理包括预处理、特征提取和数据分析等步骤。
预处理主要包括大气校正和辐射校正，以减小大气和地表反射对土壤湿度遥感数据的干扰。
特征提取则是从遥感数据中提取出与土壤湿度相关的特征，例如地表温度和植被指数等。
数据分析则是根据提取的特征进行土壤湿度估算和分析，可以利用机器学习的方法建立土壤湿度模型，提高土壤湿度遥感监测的准确性和精度。
综上所述，土壤湿度的遥感监测方法研究是一个涉及遥感传感器选择、土壤湿度指标提取和数据处理等多个方面的综合性课题。
土壤湿度遥感监测指标提取方法改进研究回顾
土壤湿度遥感监测指标提取方法改进研究回顾引言土壤湿度是农业生产中重要的环境因素之一，对作物的生长和发育起着至关重要的作用。
传统的土壤湿度监测方法受制于时间和空间分辨率等限制，因此遥感技术被广泛应用于土壤湿度监测。
本文将回顾当前土壤湿度遥感监测指标提取方法的研究进展，并对改进方向进行探讨。
一、土壤湿度遥感监测指标提取方法概述土壤湿度遥感监测指标提取方法可以分为基于微波遥感和热红外遥感的两大类别。
1. 基于微波遥感的土壤湿度指标提取方法基于微波遥感的土壤湿度监测方法通常利用微波信号在不同土壤湿度条件下的衰减差异来反演土壤湿度。
这类方法主要包括反射指数法、极化指标法和敏感度指标法等。
其中，反射指数法是基于计算土壤的微波反射率与土壤湿度之间的关系，通过计算不同波段的反射指数来提取土壤湿度信息。
极化指标法则通过分析微波信号的极化特性来推导土壤湿度变化。
敏感度指标法则是利用微波信号对土壤湿度的敏感度来估计土壤湿度。
2. 基于热红外遥感的土壤湿度指标提取方法基于热红外遥感的土壤湿度监测方法主要利用了土壤水分对地表温度的影响。
这类方法主要包括温差指数法、热容积比法和表观热导率法等。
温差指数法是通过计算地表和大气温度的差异来估算土壤湿度。
热容积比法则是基于土壤的热容积比和热导率之间的关系，通过计算不同波段的温度指数来提取土壤湿度信息。
表观热导率法则是通过观测土壤的热导率和温度差异来推测土壤湿度。
二、土壤湿度遥感监测指标提取方法的研究进展土壤湿度遥感监测指标提取方法的研究已取得了一定的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战。
1. 数据源的改进土壤湿度遥感监测指标提取方法在数据源方面需要进一步改进。
由于土壤湿度是一个动态变化的参数，因此需要高时间分辨率的遥感数据，以便能够实时监测土壤湿度的变化。
此外，还需要高空间分辨率的遥感数据，以便更准确地提取土壤湿度信息。
2. 模型的改进当前的土壤湿度遥感监测指标提取方法往往基于统计模型或经验模型，其对复杂地表和土壤类型的适应性有一定的局限性。
多源遥感数据反演土壤水分方法.
多源遥感数据反演土壤水分方法张友静1,王军战2,鲍艳松3(1 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098;2 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000;3 南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044摘要:基于A S AR A PP 影像数据和光学影像数据,根据水云模型研究了小麦覆盖下地表土壤含水量的反演方法。
利用TM 和M OD IS 影像构建的植被生物、物理参数与实测小麦含水量进行回归分析,发现T M 影像提取的归一化水分指数(N D W I反演精度较好,相关系数达到0 87。
根据这一关系,结合水云模型并联立裸露地表土壤湿度反演模型,建立了基于多源遥感数据的土壤含水量反演模型和参数统一求解方案。
反演结果表明:该方案可得到理想的土壤水分反演精度,并可控制参数估计的误差。
反演土壤含水量和准同步实测数据的相关系数为0 9,均方根误差为3 83%。
在此基础上,分析了模型参数的敏感性,并制作了研究区土壤缺水量分布图。
关键词:土壤含水量;多源遥感数据;水云模型;A S AR;多尺度中图分类号:P338 9 文献标志码:A 文章编号:1001 6791(201002 0222 07收稿日期:2009 03 09基金项目:国家自然科学基金资助项目(40701130;40830639作者简介:张友静(1955-,男,江苏南京人,教授,主要从事遥感机理与方法研究。
E m a i:l zhangy @j hhu edu cn 土壤含水量是地表和大气界面的重要状态参数,并直接影响地表的热量和水量平衡,因而受到水文、气象和农业灌溉等多个学科的关注。
微波土壤水分遥感研究始于20世纪80年代,其中最具代表性的是U laby 利用试验数据得出土壤后向散射系数的主导因素为粗糙度和含水量[1]。
80年代后,Dobson 和U laby 利用车载、高塔、航空平台的微波数据研究了土壤湿度反演的最佳工作模式,并一致认为小角度入射后向散射系数对土壤湿度最敏感[2]。
土壤水分变化量遥感反演算法
０ 引 言
干旱是我 国主要的 自然灾害之一。土壤水分是反映干旱
关键 部分 ： 件、 控 工具 条和对象库 。控件是 Ａｃ Ｉ ｒＧ Ｓ用户界 面 的组成部分 ， 它可 以嵌入到 应用程序 中使用 。工 具条 是 Ｇ Ｓ Ｉ 工具 的集合 ， 可实现地 图与地理 信息的交互 。本 系统通过调 用工具条实现了平移 、 缩放 、 询等地图操作 ， 查 并对其进 行 了
Ａｂ ｔａｔ ｏｏ ｔｉ ｐ ｔ ｌｄｓ ｂ ｔ ｎｏ ｉ ｗ ｔｒｃ ａ ｇ ｍｏｎ ｔ ｒｐｇｏ ｔ ｎ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｅｉｄ ｅｒ ｖ ｓｒ ｃ：Ｔ ｂａｎ ｓａ ａ ｉｔ ｕ ｏ ｆ ｏｌ ａｅ ｈ ｎ ｅａ ｕ ｔ ｃｏ ｒｗ ｈａ ｄｄ ｖ ｌｐ ｎ ｒ ，ａｒｔ ｅａ ｉ ｉ ｒ ｉ ｓ ａａ ｐ ｏ ｉ ｌ ｍｏ ｅ ｆｒｇｏ ａ ｏｌ ｔｒ ａｅ ｎｒｍｏｅｓｎ ｉｇｌａ ｒａｉｄ ｘａ ｄｂｏ ｓｓｗ ｓｕ ｅ ．ａ ｄｔｅａｇ ｒ ｈ Ｗ Ｓｐｏ ｒｍｍｅ ｄ ｌ ｉｎｌｓｉｗａｅ ｓｄｏ ｅ ｔ ｅ ｓ ｆ８ｅ ｎ ｅ ｎ ｉｍａ ａ ｓｄ ｎ ｌｏ ｔｍ ａ ｒｇａ ｏ ｅ ｂ ｎ ｅ ｈ ｉ ｄ
扩展 ， 实现了定制应 用功能 。对象库 是可编 程 Ａｃ ｂ ｃｓ ｒ ｊ ｃ 组 ０ ｅ
程度的一项重要指标 ， 结合遥 感影像进行土 壤水分变化量 的 定量反演 可以提供一种客 观、 实时 的干旱 监测方法 。使用 目 前 已有的遥感图像处理 软件得到反演结果 ， 骤繁多且操作 步 复杂 ， 每次对参数进行更新都需要修改代码 ， 且在软件更换 的 过程 中也有可能造成数据精度的损失 。因此 ， 本文采用 Ｅ Ｒ ｓｊ
第３ １卷增 Ｊ ｕ ｎ ｆ ｏ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｒ ａ ｏ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ｔ ｓ ｌ Ｃ ｃ ｏ
土壤含水量测量与反演方法综述
土壤含水量测量与反演方法综述摘要：目前土壤水分研究方法分为两大类：土壤水分直接测量法和反演法，反演法包括遥感监测法和模型模拟法。
本文系统分析了应用较广泛的几种农田土壤水分研究方法原理，研究发现，土壤水分直接测量法是当前研究土壤水分的主要方法，遥感监测法是未来研究土壤水分的发展趋势。
1 土壤水分直接测量法直接测量法包括烘干法、酒精灼烧法、中子仪法、张力计法、时域反射法、频域反射法、介电法、驻波法和电容电阻法等。
本文主要介绍烘干法、中子法和介电法。
1.1 烘干法烘干法包括经典烘干法和快速烘干法。
该方法的操作过程为：在田间地块选择代表性的取样点，按照观测规范要求深度分层取得土样，将土样放入铝盒并立即盖好，以减少水分蒸发对测量结果的影响。
对装有土样的铝盒进行称重，记为w1；打开盖子，置于烘箱内，将温度设为105～110℃对土样烘干6～8h，直至土样质量不再变化，对干土及铝盒进行称重，记为w2，则所测土层的土壤质量含水量的计算公式可表示为（1）2.2 中子法中子法的原理是中子从1个高能量的中子源发射到土壤中，与土壤中氢原子（绝大部分存在于水分子中）碰撞后，能量衰减，这些能量衰减的中子可被检测器检测到，通过标定建立检测到的中子数与土壤含水率的函数关系，便可转化得到土壤含水率。
利用中子仪测量土壤水分含量，只需预先埋设，测量时不破坏土壤结构，测量速度快，测量结果准确，可定点连续观测，且无滞后现象，但中子法并不能實现长期大面积动态监测。
由于中子法测量的实际上是半径约几到几十厘米的球体含水量，其半径随着土壤含水率大小而改变，所以土壤处于干燥或湿润周期时，或对于层状土壤以及表层土壤，中子法的测量结果并不可靠。
2.3 介电法利用土壤的介电特性来测量土壤含水量是一种行之有效、快速便捷，准确可靠的方法。
目前得到普遍认可的三种土壤水分介电测量方法——时域反射法、频域反射法和驻波率法。
（1）时域反射法（TDR）TDR 是近年来出现的测量土壤含水量的重要仪器，是通过测量土壤中的水和其它介质介电常数之间的差异原理，并采用时域反射测试技术研制出来的仪器，具有快速、便捷和能连续观测土壤含水量的优点。
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遥感反演土壤湿度的主要方法
遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。
1.1 微波遥感土壤湿度法
分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。
此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性
和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。
土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。
因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。
1.1.1 主动微波遥感监测法
以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。
因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。
国内李杏朝据微波后向反射系数法，用x波段散射计测量土壤后向反射系数，与同步获得的X 波段、HH极化机载SAR图像一起试验监测土壤水分；田国良等在河南也应用此方法也进行土壤水分研究。
主动微波遥感土壤水分精度较高，且可以全天候使用，成为监测水分最灵活、最适用、最有
效的方法，随着大量的主动微波遥感器的卫星（ERS系列、EOS、SAR、Radar sat、ADEOS、TRMM 等）的发射升空，将使微波遥感的成本不断下降，逐渐被应用于实践
1.1.2 被动微波遥感监测法
原理同主动微波遥感法。
值得指出，植被在地表过程研究中的影响突出，为了消除植被的影响，必须同时重视植被的遥感监测，建立相关的计算模型。
Teng等通过实验得出在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用19GHZ波段，此时SMMR 的6.6GHZ波段比SSM／I的19GHZ在遥感监测土壤湿度信息方面的精度更高。
说明在植被较密时，为了消除植被对土壤湿度反演的影响，应尽量
选择波段较长的微波辐射计。
1.2 作物植被指数法
采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了70％-90％红光，反射了大部分绿光，而由
于叶肉组织的作用，后行叶片在近红外波段的反射较强。
通过各光谱波段所反射的太阳辐射的比来
表达，这就叫植被指数。
常用的植被指数有：归一化植被指数（Normal Difference Vegetation Index, NDVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index, RVI）距平植被指数（Average Vegetation Index, AVI）和植被条件指数（Vegetation Condition Index，VCI）。
1.3 热红外遥感监测法
土壤热惯量和土壤水分的关系密切，即土壤水分高，热惯量大，土壤表面的昼夜温差小，反之
亦然。
热红外遥感手段主要利用地表温度日变化幅度、植被冠层和冠层空气温差、表观热惯量、热
模型（蒸散比）估测土壤含水量[5]。
土壤热惯量法是土壤热特性的综合性参数，定义为：
P = tCm (1)
(1)式中：P为热惯量（J/m2 k•S1/2）；ρ为密度（kg/m3 ）；C为比热（J/kg•k）；λ为热导率。
在实际工作中，常用表观热惯量来代替P：
ATI=(1一A)／(Td-Tn) (2)
式中：Td、Tn分别为昼夜温度，A为全波段反照率。