PROSAIL模型和水云模型耦合反演农田土壤水分

土壤水分的实时、动态监测对农业生产及作物估产有着非常重要的意义。该文提出一种光学和雷达遥感半经验耦合模型，该模型通过引入植被覆盖度将作物覆盖下的散射贡献与裸露地表的直接散射贡献区分开，结合水云模型和PROSAIL模型对农田区域土壤水分进行反演研究。结果表明：该耦合模型模拟得到的后向散射系数与实测值之间具有较好的线性关系，在HH和VV极化下决定系数R2分别为0.792和0.723，RMSE分别为0.600和0.837 dB。同时该模型对农田区域土壤水分的反演精度也较高，其R2为0.809，RMSE为0.043 cm3/cm3。因此该模型可以有效分离农田作物及裸露土壤对雷达信号的影响，准确建立地表直接后向散射贡献与土壤水分的关系，为大面积复杂地表类型覆盖区域的土壤水分反演提供研究思路和理论支持。     

利用改进温度植被干旱指数反演农田表层土壤水分的研究

土壤水分作为土壤的重要组成部分,是气候、农业和生态系统的关键组成要素。快速、大面积和实时地监测土壤含水量,对旱情预报、农田灌溉和作物估产有着十分重要的作用。本文主要结合Landsat 8光学影像数据对地表土壤含水量进行反演,在温度植被干旱指数（TVDI）的地表温度－植被指数特征空间基础上引入分形覆盖度,构建地表温度－分形覆盖度特征空间,从而计算得到改进温度植被干旱指数（ITVDI）,采用研究区实测土壤含水量数据对计算的结果进行对比分析。为了分析TVDI和ITVDI与土壤体积含水量的关系,分别制作TVDI、ITVDI与土壤体积含水量的散点图并分析相关性。研究结果表明:在小麦拔节期内,研究区域大部分地区处于干旱状态,轻旱地区主要分布在研究区西部、北部以及中部的高植被覆盖地区;重旱地区主要分布在城市中心及部分裸露地面和小麦种植地区。TVDI和ITVDI与地表土壤含水量线性相关显著,两者均可表征研究区干旱的实际情况。但ITVDI引入分形植被覆盖度参数,在一定程度上避免干旱指数受到地表覆盖类型的限制,使得ITVDI与实测土壤含水量的相关性和反演精度都高于TVDI。因此,ITVDI能够更好地反映研究区域土壤含水量的状况,更适合高植被覆盖度地区土壤含水量反演。     

基于改进作物散射模型的陕西杨凌区麦田土壤水分反演研究

本文提出一种改进作物散射模型反演麦田土壤水分,该模型根据冬小麦等低矮植被的散射特性,在原模型的基础上保留植被层直接散射部分以及植被与地表相互耦合作用的信息,同时加入裸土地表的直接散射部分,并根据经验权重将两部分信息分离开,构建出适用于冬小麦等低矮植被的后向散射模型,并结合RADARSAT-2雷达数据以及陕西杨凌农田试验区的地面实测数据,计算得到改进模型的经验参数,进而对模型进行验证分析。研究结果表明：改进作物散射模型的模拟精度相对于未改进的作物散射模型有显著的提高,R_²在HH和VV极化下都达到80%以上。为了验证改进的作物散射模型算法及土壤水分反演的有效性,本研究将改进作物散射模型与TVDI光学指数模型、简化的MIMICS模型的土壤水分反演结果进行对比分析,改进的作物散射模型反演精度比TVDI和简化的MIMICS模型要好,R_²达到84.3%,均方根误差为0.028 cm_³/cm_³,简化的MIMICS模型反演结果比TVDI要好,但是精度不高,R_²为66.9%,均方根误差为0.043 cm_³/cm_³。改进的作物散射模型对地表植被比较敏感,可以有效的将冬小麦对雷达信号散射影响和裸土层散射贡献区分开,为植被覆盖下地表土壤水分的反演创造条件,给大面积大范围的地表土壤水分反演提供强有力的技术支撑。