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]。随着微波散射模型不断发展,相继出现微波散射的小扰动模型、几何光学模型、物

理光学模型、两尺度模型和积分方程模型A I E M 。Doboson 等在物理模型和试验研究的基础上各自建立了经验和半经验模型,成功地反演了裸土的土壤含水量

[3 4]。2000年以来,随着Rardrsa,t ENV I SAT AS AR 传感器发射,基于卫星雷达数据的土壤湿度反演逐步开展。李震等综合主动和被动微波数据,建立一种半经验模型,用于估算地表土壤水分的变化

[5 6]。研究表明ASAR 数据在半干旱区农田土壤湿度反演方面具有独特的优

势[7 9]。

在植被覆盖条件下,微波信号的组成十分复杂。研究提取植被覆盖下的土壤湿度信息的重点在于如何有效的分离出植被对微波的散射信号,以便用土壤的后向散射信号估算植被覆盖下的土壤含水量。直接用多频同步微波遥感数据通过理论模型或数值模拟求解植被对微波的散射信号[9],具有很好的同步性和物理意义。但遥感数据获取较为困难,同时求解所需的地面同步观测的数据要求很高,因而区域尺度的监测应用还有待深入研究。根据植被的生物、物理特征与植被散射信号之间的关系,采用同步光学遥感数据反演植被散射信号是近年来的研究热点[9 11]。但在植被特征参数表达农作物后向散射信号的能力评价、模型参数的识别以及整体求解方案等方面的研究较少。此外,为满足土壤水分监测和灌溉决策的需求,还需研究不同时空

分辨率数据反演植被散射信号的能力。本文根据水云模型,研究多尺度下不同植被特征参数与小麦含水量的关系,采用将所有参数放入统一框架下估算的策略,构建了结合光学和微波遥感数据的土壤水分估算模型,并分析了模型参数的敏感性。经准同步实测数据检验,小麦覆盖下土壤水分的估算达到了较高的精度。

第21卷第2期

2010年3月水科学进展ADVANCES I N WATER SC I E NCE V o l 21,N o 2 M ar .,2010

1 土壤水分估算模型

1 1 水云模型

农作物微波后向散射模型一般可分为经验模型、理论模型和半经验模型3类。在半经验模型中,最具有影响力和应用最广泛的是A tte m a 和U laby 建立的水云(w ater c l o ud模型[12]。该模型将辐射传输模型中的植被冠层概化成水平均匀的云层;不考虑植被和土壤表层之间的多次散射;重要的变量仅为冠层高度和云密度,因而可假设与冠层体积含水量成比例。因此,总的后向散射包括冠层自身散射、地表散射和冠层与地表的交互散射。在不考虑雷达阴影时,水云模型可由下式表达:

0= 0veg +T 2 0soil , 0veg =AM v cos (1-T 2,T 2=exp (-2BM v sec

(1

式中 0为后向散射系数,由ASAR 影像计算得到; 0so il 为土壤后向散射系数;

0veg 为植被直接后向散射系数;M v 为植被含水量,kg /m 2;利用水云模型的研究中,植被含水量即为等效水厚度

[15], 为入射角;T 2为微波穿过植被的双程衰减因子,A 、B 为经验常数。

1 2 参数估计方案

对水云模型的参数估计有许多研究[9 12]。结合理论模型(如I E M,M I M I CS 计算关键参数时需要大量的同步地面参数;应用实用方法求解不同的参数将导致误差难以控制。本文利用T M 和MOD I S 数据分析不同尺度下植被参数与小麦含水量的关系,在此基础上,采用最小二乘方法统一求解系数的方案,构建结合光学和微波遥感数据的土壤水分估算模型。

1 3 多源遥感数据土壤含水量估算模型

由光学影像数据计算植被生物、物理指数V I ,建立V I 与实测植被含水量M v 的关系。

M v =f (V I

(2若f 为线性关系,则有

M v =cV I +d

(3将M v 代入式(1水云模型,整理可得

soil = 0-A (cV I +d cos {1-exp [-2B (cV I +d sec ]}exp [-2B (cV I +d sec ]

(4根据土壤后向散射与土壤含水量的关系[7],又可得

M s = 0-A (cV I +d co s {1-exp [-2B (cV I +d sec ]}exp [-2B (cV I +d sec ]

-f /e = {[ 0-A (cV I +d co s ]exp [2B (cV I +d sec ]+A (cV I +d cos -f }/e

(5式中 c ,d,e ,f 为经验常数,将该式中的exp [2B (cV I +d sec ]项按泰勒级数展开,并取第一项整理得

M s =C +k 1 0+k 2V I +k 3V I 2+k 4 0sec +k 5 0V I sec

(6