土壤水分反演特征变量研究综述

土壤水分是水、能量和生物地球化学循环中不可忽略的组成部分,土壤水分信息对水资源管理、农业生产以及气候变化等相关研究有着重要意义。基于遥感数据的土壤水分反演算法是获取土壤水分信息的重要手段,通过对影响土壤水分反演的因素进行梳理,将影响因素抽象为包括土壤特征,植被特征,以及气象特征在内的特征变量,并以此为主线对土壤水分的反演研究进行回顾与梳理。分析了利用不同特征变量反演土壤水分时存在的问题和发展趋势,指出土壤水分反演过程中存在特征变量理论研究不足、综合应用不深的问题,强调耦合使用各类特征变量以提高水分反演精度是未来的研究热点。     

基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。     

基于改进粒子群神经网络的麦田土壤水分反演

作物区土壤水分遥感反演往往受到作物冠层、地表粗糙度等因素影响,较难得到满意的土壤水分反演结果。为解决麦田土壤水分反演的问题,提出一种改进粒子群神经网络优化算法。该算法将多源光学和雷达影像数据进行联合,利用改进粒子群算法对神经网络权值进行优化,建立遥感影像与土壤水分之间一种隐式映射,并将影像数据作为该优化模型的输入变量,对麦田土壤水分进行反演。结果表明改进粒子群神经网络优化算法反演精度高于其他的反演方法,同时主被动遥感联合反演地表土壤水分的精度也比仅使用单一数据源作为输入的方法精度高,R~2达到0.807,RMSE为0.043 cm~3cm~(-3)。由此可见,改进粒子群神经网络的优化方法是可行的,可以有效建立后向散射系数与土壤水分之间的隐式关系,获取较高精度的土壤水分值。该方法可为利用雷达影像数据进行大范围土壤水分估测提供支持。     

基于微波遥感的土壤水分反演估算研究进展

土壤水分是地表和大气水热过程交换的重要纽带，对于农业生产、生态规划、水资源管理等具有十分重要的意义。微波遥感具有基本不受天气条件影响，具有较好探测植被覆盖下的土壤信息和土壤水分变化趋势等优势，成为目前遥感精确反演土壤水分的热点。本文整理了现有全球尺度的基于微波遥感的土壤水分产品；分析比较了土壤水分反演中主动微波遥感、被动微波遥感、主被动微波协同技术的原理、特点、适用范围和关键技术进展：主动微波遥感和被动微波遥感的 优势分别在于高空间分辨率和高时间分辨率，高空间分辨率可以很好捕捉地表细微的空间信息特征，但囿于土壤水分与后向散射系数之间的复杂关系，特别是植被、地表粗糙度等对雷达后向散射系数的干扰，使得反演土壤水分的精度不高，因而根据现实情况选取不同散射模型以及利用多源数据协同是目前改善精度的研究热点。而高时间分辨率可以实现全球及大尺度下的土壤水分监测，但是很难满足小尺度或者小区域范围的实际研究需求，为了能使实测数据在空间上得以较好匹配，提出多种降尺度方法。结合以上两种微波遥感方式的优劣，依托更为丰富的数据源、相对成熟的观测技术来对两者进行融合以提取更多的水分信息，以提升反演精度或者获得长时间序列数据。在目前的方法中，土壤水分反演在小尺度下表现出良好的性能，但在全球尺度上会出现数据缺失、适用性不强、反演精度不高以及反演过程过于复杂等诸多问题，可以借助多种观测方式（多极化、多角度、多波段）、多时相重复观测、在原有模型上引入新的算法以及数据同化等方面着手进行改进，同时全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System, GNSS） 中长期稳定、高时空分辨率的L波段微波信号在陆面遥感领域的快速发展也为我国北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System, BDS）的发展提供了借鉴，展现出在土壤水分反演方面的巨大潜力。     

青藏高原土壤水分研究进展

青藏高原占我国国土面积的四分之一,平均海拔在4000 m以上,属于典型的高寒区。由于其特殊的气候条件,大规模细致的基础观测较难实施,利用遥感反演和模型模拟预测的研究相对较多。通过梳理分析可以发现,青藏高原土壤水分的研究主要集中在以下四个方面:1利用遥感影像反演表层土壤水分。这类研究相当丰富,主要为了获取土壤水分在大尺度空间上的分布及其变化;2定点监测土壤温湿度的变化特征。为了研究土壤水分在季节和年际上的变化特征,分析其影响因素;3模型模拟土壤水热特征。主要利用实际观测数据,利用各种陆面模型模拟研究土壤的水热特征,同时分析评价模型精度;4开展布点调查等基础实验研究土壤水分和土壤物理性质。     

L波段主被动微波协同反演裸土土壤水分

土壤水分是进行干旱监测、土壤侵蚀、农作物产量预测以及地表温度研究的重要参量,利用主被动微波协同的方法提高土壤水分的反演精度是定量遥感发展所面临的重要任务。本文基于土壤L波段微波散射辐射模拟数据集,通过对比分析主被动微波数据对土壤水分含量和粗糙度2个参数的敏感性,提出了基于L波段主被动协同的裸土土壤水分反演算法,算法充分利用了被动微波地表发射率对土壤水分较为敏感,而主动微波后向散射系数对地表粗糙度较为敏感的特点。首先由地表垂直极化发射率和 VV 极化后向散射系数协同提取地表粗糙度信息,再由被动微波双极化数据结合地表粗糙度信息来估算土壤水分信息。利用SMAPVEX12实验数据集中部分稀疏植被采样点的观测数据对算法进行验证,验证结果显示,土壤水分反演结果与地面实测数据相关性为0.6637,RMSE为0.0607 cm3/cm3。该文反演算法模型系数直接由模拟数据集计算得到,克服了常规经验算法的发展对地表实测数据的依赖性,减小了算法在实际应用中的局限性。     

一种基于NIR-RED光谱特征空间的干旱监测新方法

土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。     

利用多时相Sentinel-1 SAR数据反演农田地表土壤水分

土壤水分是陆面生态系统水分和能量循环的重要变量,在农田干旱监测、作物长势监测和作物估产等应用研究中具有重要的作用。该文结合基于变化检测的Alpha近似模型,利用Sentinel-1卫星获取的多时相C波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据,实现了农田地表土壤水分的反演。该文首先利用微波辐射传输模型验证了Alpha近似模型在土壤水分反演中的合理性。研究发现,对于土壤散射占主导的区域,Alpha近似模型对辐射传输模型有较好的近似,能够有效地消除地表粗糙度和植被对雷达后向散射系数的影响。在此基础上,结合怀来研究区多时相Sentinel-1 SAR数据,利用Alpha近似模型构建了土壤水分观测方程组,通过求解方程组得到了农田地表土壤水分。地面验证结果表明,土壤水分反演的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.06 cm3/cm3,平均偏差为0.01 cm3/cm3,精度较好。该文研究为利用高重访周期、多时相的Sentinel-1 SAR数据获取农田地表土壤水分提供了参考。     

基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该文基于Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据,利用Oh模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)和广义神经网络(generalized regression neural Network,GRNN)模型对土壤水分进行定量反演,以减小植被影响,提高反演精度。结果表明:通过水云模型去除植被影响后的Oh模型反演精度有所提高。加入不同植被指数的SVR和GRNN模型的反演效果总体优于Oh模型,基于SVR模型的多特征参数组合(双极化雷达后向散射系数、海拔高度、局部入射角、修改型土壤调整植被指数)反演效果最优,其测试集相关系数和均方根误差分别达到了0.903和0.015 cm~3/cm~3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

土壤斥水性影响土壤水分运动研究进展

土壤斥水性广泛存在于各类土壤,是影响植物生长、土壤水分运动以及土壤侵蚀等水土过程的重要因素。该文阐述了土壤斥水性的基本概念,介绍了几种常用的斥水性强度测定方法及适用范围。在此基础上,论文对土壤斥水性如何影响土壤水力性质以及水分运动特征等研究现状作了全面评述,重点讨论了近年来该领域的研究热点,如土壤斥水性影响下的指流观测和理论模拟以及斥水性土壤蒸发过程等。最后,提出了相关研究中亟待解决的若干关键科学问题,主要包括确定土壤斥水性影响指流现象和蒸发过程的物理机制的揭示;考虑土壤斥水性参数的土壤水分运动数学模型的构建;以及对新模型的求解及对数值解的理论分析。由于土壤斥水性对土壤水分运动有重要的关联效应,相关问题的深入研究对进一步认识土壤水分运动的内在物理机制具有重要理论意义,也将为掌握和有效利用土壤斥水性提供实践指导。     

基于地统计与遥感反演相结合的有机质预测制图研究

土壤水分对土壤光谱反射率有显著影响,而以往有机质遥感反演制图中却很少将水分作为预测建模的变量。为了使遥感制图更加符合野外实际环境,提高有机质预测制图精度,在充分考虑土壤样点空间自相关、异相关与野外复杂环境特点的基础上,通过地统计获得研究区水分的空间分布数据,结合遥感反射率,建立多因子预测模型,得到了吉林省黑土区土壤有机质空间分布图。结果表明,有机质遥感制图中,水分因素的加入,使模型的建立更加符合野外实际情况,显著提高了有机质预测制图的精度。     

基于Landsat 8数据的荒漠土壤水分遥感反演

[目的]分析荒漠土壤水分变化特征,为南疆干旱区荒漠土壤水分遥感监测提供理论依据和方法支持。[方法]以Landsat 8数据构建干旱地区荒漠土壤水分建模指示因子,通过优选的26个光谱指数、地表温度(Ts)和地形数据(DEM)为建模因子,分别以偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种方法构建土壤水分反演模型,对模型进行验证和对比,选取最优模型反演空台里克土壤水分空间分布。[结果]①TVDI,NR,GLI等26个优选的光谱指数中,Ts和DEM与土壤水分均达极显著相关,可作为南疆干旱区荒漠土壤水分遥感建模的指示因子;②对比3种模型,RF模型建模集和预测集的R²分别为0.93,0.91,预测集RPD为3.90,各评价指标均为最高,PLSR模型精度次之,SVM模型精度最低;③以RF模型反演研究区表层土壤水分,在不同土地利用分类中土壤水分分布特征存在明显差异,特别在盐结皮区域的差异尤为突出。[结论]利用光谱指数、环境因子和地形数据构建的多因子、多指数综合的模型能较高精度地反演干旱区荒漠表层土壤水分,对研究该地区土地荒漠化和生态环境治理具有一定参考价值。     

光学与微波遥感协同反演藏北表层土壤水分研究

表层土壤水分是定量干旱监测的重要参量,对干旱区生态环境具有十分重要的意义。在采用归一化植被指数阈值法划分地表覆盖类型的基础上,利用MODIS数据选择适用的光学遥感算法估算土壤水分基准值,以及利用风云三号B星搭载的微波成像仪(Fengyun-3B/MicrowareRadiationImagery,FY3B/MWRI)数据采用微波遥感算法反演土壤水分日变化量,最后构建藏北表层土壤水分协同反演的遥感模型并应用于区域土壤水分的估算。结果表明:光学遥感与微波遥感协同反演的土壤水分含量与实测数据呈显著相关,决定系数达到0.89,均方根误差为0.97,协同反演模型具有较高的反演精度,并且协同反演的结果优于单一遥感源的反演结果。该模型可以较好地适用于藏北地区表层土壤水分的动态监测。     

滨海盐土遥感监测的发展趋势

重点阐述国内外滨海盐土遥感监测内容与监测技术的进展,指出尚存问题以及未来的发展趋势。近年来滨海盐土遥感监测,在空间识别上,从基于影像光谱及色相特征的目视解译向计算机自动判读逐渐演变;在盐土性质反演上,由离散样点的统计建模逐渐扩展为空间连续的智能反演;在盐渍化程度监测方面,正由单纯通过土壤理化性质表征盐渍化程度向滨海生态系统的综合监测方向发展。滨海盐土遥感监测深受水分、植被等因素的影响,还存在较大的不确定性,在反演精度、模型通用性以及数据管理上仍有很大发展空间。滨海盐土遥感监测正向时效性、动态性、智能化方向发展,建立多尺度空间的滨海盐土质量通用反演模型以及有效的海量盐土遥感数据管理机制将是未来研究发展的必然趋势。     

六盘山半干旱区华北落叶松林土壤水分时空变化与影响因素

分析森林土壤湿度时空变异规律,研究植被蒸腾、林地蒸散和气象因子对土壤湿度的影响,对干旱地区的植被恢复、林水协调管理和植被生态水文功能提升都有重要意义。在宁夏六盘山北侧半干旱的叠叠沟小流域,建立了华北落叶松人工林标准样地,利用气象站、热扩散探针、微型蒸渗仪、时域反射仪等设备,同步监测了2013年7—10月的气象条件、林木蒸腾、林地蒸散、土壤湿度的动态变化,并分层(0—20,20—40,40—60,60—80cm)探讨了土壤湿度的主要影响因子。结果表明:(1)受随机降雨事件影响,土壤湿度呈现相应的脉冲性变化;整体而言,表层(0—20cm)土壤湿度(32.69%)较低,以下各层较高(40.00%左右);土壤湿度的变异程度随土层加深和降雨增大而逐渐减弱。(2)影响土壤湿度的主要气象因子为温度、饱和水汽压差和气压;林木蒸腾和林地蒸散与整个研究期间主根系层(0—60cm)土壤湿度的相关性显著。(3)土壤湿度与各因子的相关系数随土层加深而变小,在主根系层明显,在以下土层(60—80cm)不明显。综上可知,森林土壤湿度同时受降水输入和蒸散输出影响,各土层湿度的时间变化规律相似;但表层土壤的湿度低、变幅大,土壤湿度对影响因子的响应敏感性和变幅随土层加深而逐步缩小。     

Sentinel-2多光谱卫星遥感反演植被覆盖下的土壤盐分变化

为克服植被覆盖条件下土壤盐分含量与光谱反射率之间相关性较差所带来反演精度较低的问题,该研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,利用Sentinel-2卫星同步获取光谱数据,通过构建以归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）为分支标准的盐分深度决策树确定反演土壤盐分含量的最佳深度,然后构建以NDVI和表层土壤含水率为分支标准的类别决策树,将土壤样本划分为不同类别,以此分别构建土壤盐分反演模型,并评估反演效果。研究结果表明,决策树能增强光谱反射率对土壤盐分含量的敏感性,光谱反射率与土壤盐分含量的相关系数达0.66以上。基于随机森林（Random Forest,RF）的盐分反演模型可取得理想的反演效果,决定系数为0.77,均方根误差为0.27%,相对分布误差为2.65,相对分析误差为8.99。土壤盐分含量反演模型能较好地反演表层（<20 cm）和深层（>40～60 cm）土壤盐分含量,在反演中层（20～40 cm）土壤盐分含量上存在一定局限。当地表有植被覆盖时,利用决策树可有效地提高土壤盐分含量的反演精度（与未考虑决策树相比,决定系数和相对分布误差分别提高0.34和0.67）。研究结果可为监测灌区内作物生育期间土壤盐分含量的动态变化提供方法参考。     

半干旱区流沙固定初期不同植被类型的土壤湿度特征

利用科尔沁沙地奈曼生态网络研究站1983～1990年土壤水分定位观测数据,分析了不同类型植被土壤湿度的时间变化特征及其受降水的影响。结果表明:植被建立对沙地土壤湿度影响是显著的,与流动沙丘(多年平均土壤含水量3.56%,变异系数为0.074)相比,生长在沙丘顶和丘间低地的乔木树种小叶杨和樟子松,10～15年后平均土壤含水量分别为2.73%和3.08%,但在较短的时间尺度上变异较大,变异系数分别为0.127和0.347,下降最明显的是生长在沙丘顶部的灌木、半灌木,如小叶锦鸡儿和差巴嘎蒿 樟子松等植被区,平均土壤含水量均低于2.5%,变异系数分别为0.179和0.262。半干旱土壤湿度除了受植被影响外,降水也是主要控制因子。欠水年,土壤旱化现象严重,在固沙植被区,特别是沙丘顶部会出现暂时性土壤干层,并且不同类型植被区土壤湿度差异显著;丰水年,土壤水分好转,干层消失。     

基于NDVI分区的全国草地生态系统覆盖区土壤水分遥感反演

为了建立土壤水分遥感反演模型,反演2016年全国草地生态系统土壤水分并分析其时空变化特征,通过结合表观热惯量(ATI)和温度植被干旱指数(TVDI)的混合模型反演2016年全国草地生态系统的土壤水分,并在实测数据与反演结果精度验证的基础上确定归一化植被指数(NDVI)阈值。结果表明:(1)NDVI≤0.2的像元区域,采用ATI模型反演精度较高; NDVI≥0.78的像元上,基于增强型植被指数(EVI)的TVDI反演精度较高; 0.2相似文献   

基于多源遥感数据的艾比湖流域盐土SWAT模型参数修正

在SWAT(soil and water assessment tool)模型模拟地表分量过程中,常默认土壤剖面电导率(electrical conductivity,EC)值为0或0.1,将其应用于土壤盐渍化程度较高的流域时,不符合下垫面实际情况。为确保水文模拟逼近真实地表模拟过程,进一步提高模拟精度,该文利用GF-1号卫星16 m分辨率多光谱遥感影像结合分类回归树法反演艾比湖流域区域尺度0~100 cm土壤剖面电导率,模拟值与实测值均方根最大值误差为4.81 dS/m,相对误差最大值为15.17%。模拟值用于修正EC值,结果表明:EC值修正后的SWAT模型土壤水分模拟值,较修正前模拟值精度提高23.84个百分点。该方法在实现SWAT模型参数本地化的同时,有效提高了土壤水分模拟精度,可为土壤盐渍化区域水文模拟提供参考。     

半干旱草原型流域土壤水分变异及其影响因素分析

土壤水分是岩石圈—生物圈—大气圈—水圈间水分循环的重要环节,是半干旱草原型流域植物生长的主要限制因子。该研究基于内蒙古锡林郭勒盟锡林河流域野外实测土壤水分数据,利用主成分分析和冗余分析等方法,对不同土壤类型垂直剖面土壤水分变化特征及其潜在环境影响因子进行了对比分析。结果表明,黑土、红砂土、栗钙土、盐土间土壤水分含量呈依次增大趋势;随着土层深度加深,土壤水分变异性减弱,且各层土壤水分变异性随时间变化受到土壤类型的影响较大;主成分分析表明海拔、植被高度和坡度等包含了解释土壤水分变异68.50%的信息;冗余分析识别出海拔和植被高度是土壤水分变异的关键潜在环境驱动因子。该研究可为半干旱草原型流域生态水文过程研究提供数据和理论支持。