融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究

为了解决在夏玉米植株高度较高(> 1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据,对植被覆盖下的土壤水分反演与精度验证进行研究;采用温度植被干旱指数(TVDI)、水云模型(WCM)以及引入MIMICS模型参数的改进水云模型(Improved WCM) 3种方法进行土壤水分反演。其中,TVDI方法拔节期反演精度R²为0.50(10 cm)和0.42(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.49(10 cm)和0.46(20 cm);WCM方法拔节期反演精度R²为0.53(10 cm)和0.44(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.18(10 cm)和0.02(20 cm);Improved WCM方法拔节期反演精度为0.76(10 cm)和0.69(20 cm),乳熟期反演精度为0.78 (10 cm)和0.74(20 cm)。采用引...     

冬小麦覆被农田地表多层非均质混合电磁散射模型研究

冬小麦种植区域分布广泛，为监测与评估其生长信息和生长环境，本文通过引入三相混合介质模型表征植被层，引入高斯随机粗糙面表征农田粗糙地表，构建了一种冬小麦覆被农田地表的多层非均质混合电磁散射模型。首先分别对比本文提出的多层非均质混合模型与水云模型、Oh模型在冬小麦拔节期及孕穗期的后向散射系数预测结果，对本模型的有效性进行分析和验证；随后，通过分析该模型等效介电常数，并求解其电磁散射及辐射传输方程，获取植被生长信息、植被含水率及土壤粗糙度等因素对覆被农田地表等效介电常数和雷达后向散射系数的影响规律。结果表明，本文提出的多层非均质混合模型与水云模型及Oh模型预测结果有较好的一致性，同时与双弥散模型获得的小麦层等效介电常数R²分别为0.981 7、0.992 2、0.986 3、0.971 1,同样具有较好的一致性；此外，本文提出的模型对拔节期、孕穗期小麦含水率的预测结果与实际测量值的均方根误差分别为0.88%、4.65%,该模型能够较好地模拟覆被农田地表电磁散射特征，为后续无人机微波反演冬小麦生长及土壤水分信息提供坚实理论基础。     

基于Landsat8和Sentinel-1A数据的焦作广利灌区夏玉米土壤墒情监测方法研究

土壤水分是影响农业生产活动的重要因素,在旱情监测、农作物估产等方面有重要意义。研究采用水云模型来消除研究区域植被对后向散射的影响。建立植被含水量和归一化水指数的关系提取模型中所需的植被含水量参数。利用AIEM模型结合粗糙度参数Zs建立研究区土壤墒情反演模型,将模型应用于河南省焦作广利灌区,反演结果和实测值相关性达0.7。将水云模型与AIEM模型联合反演土壤墒情,取得了较为满意的结果,该方法具有较高的适用性。     

雷达影像提取垄行结构土壤含水率方法研究

目前通过主动微波法建立的土壤含水率反演模型都是针对非周期的随机粗糙地表,而不适用于周期性垄行结构的地表。通过对全极化雷达影像和野外采样数据的分析,证明了同极化（hh和vv）后向散射强度受垄行观测方位角的影响可达4 dB,而交叉极化（vh）对方位角不敏感,据此建立了同极化后向散射强度随方位角变化的响应函数。在hh和vv极化模式下,构造的采样点到响应函数曲线的距离参数与土壤体积含水率的相关系数分别为0.7095和0.8723,分离出了方位角的影响。同时通过3种极化组合方案消除了粗糙度参数的实测误差对反演精度的影响。18个检验点的反演值与实测值之间的相关系数为0.9461,标准差为0.0366 cm3/cm3。证明了该模型对垄行结构土壤含水率的反演是有效并可靠的。     

西北寒旱灌区裸露地表粗糙度SAR反演建模方法研究

快速获取大范围土壤地表粗糙度的空间分布是一个急需解决的科学难题。以快速获取内蒙古河套灌区解放闸灌域土壤地表粗糙度为目的,研究了RADARSAT-2雷达影像数据的地表粗糙度信息提取技术,通过剖面板法实测地表粗糙度数据。利用BP(Back Propagation)人工神经网络和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)人工神经网络模型2种方法建立了土壤地表粗糙度的定量反演模型,并对模型进行验证。结果表明,LMBP模型的反演效果优于BP模型,其决定系数R2分别为0.888 3、0.689 2。建立的雷达后向散射系数反演土壤地表粗糙度的人工智能模型,能够在一定程度上满足快速获取土壤地表粗糙度的需要,为微波遥感监测土壤墒情及土壤盐渍化提供重要基础参数。     

基于多源遥感数据反演土壤墒情方法研究

土壤墒情是影响农作物生长状况重要参数之一,为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Landsat8光学数据,利用改进的水云模型得到拔节期玉米覆盖下的地表土壤后向散射系数,并采用SAE深度学习的方法建立遥感影像与土壤水分之间的隐式映射,对玉米覆盖下的土壤墒情进行反演。结果表明:通过改进的水云模型去除植被影响后的反演精度有所提高,R~2达到0.657 7,比传统的水云模型提高了0.150 6;RMSE为0.038 7 cm~3/cm~3,误差降低0.002 5 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。     

基于无人机-卫星遥感升尺度的土壤水分监测模型研究

土壤水分是研究土壤-植物-大气循环系统中能量与物质交换的关键,通过尺度转换方法将无人机遥感数据上推以修正卫星数据,可有效改善卫星遥感反演模型精度。本文以河套灌区为研究对象,分别采用重采样和TsHARP升尺度法,引入多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)算法构建不同土壤深度下无人机-卫星升尺度土壤含水率反演模型。研究结果表明：重采样升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为SVM、MLR、BPNN,其中在土壤深度0～60 cm下采用SVM模型最优,R²达到0.571,RMSE为0.022%;TsHARP升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为BPNN、SVM、MLR,其中在土壤深度0～60 cm下采用BPNN模型最优,R²达到0.829,RMSE为0.015%。与升尺度修正前对应土壤深度模型对比,两种升尺度方法均能明显提高卫星遥感对土壤含水率的反演精度,但TsHARP升尺度法整体优于重采样法;重采样法的R²由0.413提升至0.571,RMSE由0.026%降至0.022%...     

裸露地表土壤水分的L波段被动微波最佳角度反演算法

该文阐述了中纬度地区春季裸露耕地土壤水分监测的重要性,对比分析了目前几种主要的土壤水分反演方法。为提高裸露耕地土壤水分的监测精度,在分析AIEM土壤发射率模拟数据库的基础上,提出了一种基于L波段单角度双极化被动微波遥感数据的土壤湿度和土壤粗糙度的反演算法,并对新反演算法的创新性和可行性进行了基于仿真数据的论证。该反演算法以地表温度作为辅助数据,利用L波段47°双极化的微波亮温数据进行土壤湿度和粗糙度的反演。仿真数据的验证结果表明,在充分考虑土壤温度、土壤质地等辅助数据测量误差的条件下,算法对土壤湿度和土壤     

粗糙度不变假设下的大区域冬小麦墒情多源遥感监测方法

大区域农田墒情遥感定量监测对当代精准农业应用意义重大,但如何提高监测精度一直是该领域的关键问题.融合多源遥感的方法可以充分发挥各种遥感的优势,是提高监测精度的重要技术手段.以河南省中东部为研究区域,利用MODIS、Sentinel数据,结合实测土壤含水量,根据植被覆盖、地表粗糙度和不同湿度的土壤对后向散射的贡献,利用BP神经网络模型构建上述参数的关系,分别对研究区2016年3-6月冬小麦高植被覆盖时期0～10 cm、0～20 cm深度土壤墒情反演.根据地表粗糙度参数的性质,提出了地表粗糙度不变假设,并结合遗传算法优化BP神经网络方法(GA-BP),进行对比实验.结果显示:①植被茂盛期,后向散射系数(σ)及其差值(?σ)与土壤墒情均具有一定的相关性,VV极化优于VH极化,差值优于原值;②在反演0～10 cm与0～20 cm深度土壤墒情时,BPσ、BP?σ、GA-BP?σ模型得到的结果精度均依次提高,其中GA-BP?σ模型的均方根误差0～10 cm为4.07％,0～20cm为3.42％;③3种BP神经网络模型皆与0～20 cm深度土壤墒情相关性较好,预测精度较高.研究表明:中原地区冬小麦全生育期地表粗糙度不变假设是成立的,后向散射系数差值(?σ)与土壤墒情的相关性更好,0～20 cm的根部墒情的遥测敏感度更高,     

基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明：经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R2v/R2c为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。     

基于深度学习的多源遥感反演麦田土壤墒情研究

土壤墒情是影响农作物生长发育的主要因素和干旱监测的重要指标。为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度，基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据，基于深度学习理论，采用全连接深度神经网络的监督学习模型反演研究区麦田的土壤墒情。结果表明：当隐含层层数为6，隐含层节点数为80，迭代次数为450时，获得模型的最优解。反演结果与实测数据的决定系数为0.925 2，均方误差为0.000 8，为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

基于探地雷达的田块尺度下不同深度土壤含水量监测

为确定田块尺度下探地雷达对不同深度及相邻反射层间土壤含水量的反演精度、有效反演深度、最佳反演深度及最优反演模型,本研究采用1000 MHz中心频率探地雷达设备,分别在无降雨偏干旱土壤和降雨后湿润土壤两种条件下,在选定农田区域基于共中心点法采集雷达波数据,提取有效地表波与反射波数据,通过双曲线拟合法分别获取不同深度反射层...     

基于机器学习算法模拟不同土壤深度含水率

准确模拟土壤水分(SM)对农田精准灌溉、优化区域水资源配置和提高农业水资源利用效率具有重要意义。采用逐日气象和土壤含水量数据，探究随机森林(RF)和支持向量机(SVM)模拟不同深度(4 cm、10cm和20 cm)土壤含水量的适用性，采用太阳辐射(R_s)、空气温度(T)、降水量(P)、风速(U₂)、空气湿度(RH)和土壤温度(ST)数据的4种输入组合，探讨不同输入变量对SM模拟的影响。结果表明：RF模型在4种输入组合下模拟不同深度土壤含水量精度最高，SVM模型模拟精度较低，R²范围分别为0.871～0.914和0.710～0.814,RMSE范围分别为0.050～0.069 cm³/cm³和0.080～0.098 cm³/cm³,MAE范围分别为0.030～0.051 cm³/cm³和0.060～0.077cm³/cm³。考虑模型精度和数据易获取性...     

基于MODIS数据的济南市农田区土壤含水量模型

土壤含水量是监测土壤质量的重要指标,影响到一系列战略物资的生产,是旱涝等自然灾害发生的指示因子。以2011年4月下旬济南市农田区的MODIS遥感影像为基础,采用植被供水指数法反演土壤含水量,结合野外同步实测数据,建立土壤含水量预测模型,并利用实测和气象数据进行精度检验。结果表明,该模型预测结果与实际情况吻合度较高,模型具有一定的参考价值。     

黄花植株三维动态生长及产量模拟模型

[目的/意义]为探究并表达环境因素对黄花各器官生长发育、形态结构和产量的影响,提出一种基于源库关系的黄花植株三维动态生长及产量模拟模型。[方法]以大同地区黄花主要栽培种植品种大同黄花为研究材料,采集黄花叶片、花葶、花蕾等形态数据和叶片光合生理参数,利用功能-结构植物模型(Functional-Structural Plant Model,FSPM)平台的三维建模技术,建立基于云量的室外地表太阳辐射模型及适配黄花的光合作用模型,同时基于黄花源库关系建立黄花光合产物碳分配模型,利用β生长函数构建黄花各器官生长模拟模型,计算黄花生长期内逐日形态数据,最终实现黄花植株三维动态生长及产量模拟。[结果和讨论]采用实测数据对模型进行检验。结果显示,室外地表太阳辐射实测值和模拟值R²为0.87;剩余标准差(Root Mean Squared Error,RMSE)为28.52 W/m²,黄花各器官模拟模型实测值和预测值R²为0.896～0.984,RMSE为1.4～17.7 cm;平均花蕾产量模拟R²为0.880,...     

基于电磁感应数据的电导率反演模型研究

【目的】土壤盐渍化是限制新疆南部棉花高产的主要因子,准确获取区域尺度土壤剖面盐分信息。【方法】以南疆阿拉尔垦区为研究区,以田间尺度采集的30个不同盐渍化程度棉田的540个样点的0~0.375、0~0.750、0~1.000 m的土壤剖面电导率数据和对应的电磁感应数据为数据源,采用线性模型和非线性模型分别构建了田间尺度和区域尺度的土壤剖面电导率的电磁感应反演模型,并采用缩减建模样本量方法进一步检验了区域尺度模型的可靠性和稳定性。【结果】多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建模方法的田间尺度模型R²在0.88~0.95,而对应的区域尺度模型R²在0.34~0.53。基于随机森林(RF)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)非线性建模方法构建的土壤剖面电导率的区域尺度电磁感应反演模型R²在0.60~0.85,其中RF模型的精度最高。0~0.375、0~0.750、0~1.000 m土壤剖面电导率的RF反演模型R²分别为0.80、0.85和0.84,相较于线性建模方法的区域尺度模型精度有明显的提高。RF区域尺度模型的样本数量由540个缩减到240个,模型精度没有明显变化,表明采用区域尺度模型,可大幅度降低土壤剖面样本采集数量,从而可显著提高采样效率和降低采样成本。【结论】区域尺度下构建土壤剖面电导率反演模型时,随机森林建模方法效果较优,模型预测能力具有较高的可靠性。     

基于多源遥感协同反演的区域性土壤盐渍化监测

为进一步推动多源遥感技术在农业生产与管理中的应用,以内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区,利用地面实测光谱和地表组合粗糙度数据,联合C波段微波雷达SAR四极化后向散射系数数据,分别利用主成分回归(PCR)、多元逐步回归(MSR)和偏最小二乘回归(PLSR)选取盐分特征波段,并建模评价土壤盐渍化分布。首先,对光谱反射率及其对数、一阶与二阶导数4种光谱数据进行相关性分析,发现相较于原始光谱和对数变换,光谱的一、二阶导数具有更好的相关性,二阶导数变换的618~622 nm、1 802~1 806 nm、2 169~2 173 nm、2 344~2 348 nm这4个特征波段的相关系数分别为0.37、0.28、0.39和0.27;PLSR筛选的波段相较MSR选取的波段延后,但其二阶导数变换模型拟合度小于MSR。其次,在对比二阶导数变换的PCR、MSR和PLSR土壤盐分模型基础上,最终确定了协同光谱特征波段中心反射率二阶导数和雷达后向散射特性、地表组合粗糙度的BP人工神经网络(BPANN)模型为最佳预测模型,其预测模型的R~2为0.890 8,稳定性和预测精度均优于前述经验回归模型。融合多源遥感数据的神经网络模型可快速精准监测土壤盐渍化分布,为灌区土壤退化防治提供基础信息指导。     

无人机热红外反演土壤含水率的方法

以不同生育期夏玉米为对象,讨论无人机热红外反演夏玉米田土壤含水率的精度及反演方法.利用无人机获取试验区的可见光和热红外图像.通过可见光图像提取冠层掩膜并叠加在热红外图像上提取玉米冠层温度,分析冠层温度的变化趋势及与叶面积指数(LAI)的相关性.最后,利用冠气温差的相反数与叶面积指数构建了一个新指标(D_TL),讨论了冠气温差或D_TL指标反演土壤含水率的准确性.结果表明:冠层温度随着土壤含水量的增加而降低,夏玉米LAI在一定程度上可以表征冠层温度;对比4个时期的数据,发现冠气温差反演效果在灌溉后较好(如2次灌后R²分别为0.614 6和0.463 7);与冠气温差相比,D_TL指标可以提高土壤含水量反演的精度,如0~20 cm深度的R²从0.614 6和0.463 7提高到0.661 6和0.485 0.该研究对热红外反演夏玉米田间土壤含水率方法进行了新的尝试.     

基于遥感数据同化的土壤含盐量估算方法

为探究同化遥感数据对监测区域尺度土壤含盐量时空信息的适用性,以河套灌区沙壕渠灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,通过灰度关联法筛选光谱指数,采用岭回归法构建不同深度的土壤含盐量反演模型,使用集合卡尔曼滤波同化算法将遥感数据应用于HYDRUS-1D模型中,开展区域尺度不同深度土壤含盐量的同化研究。结果表明,基于不同深度土壤含盐量的岭回归法模型,其R²均在0.64以上,RE为0.14～0.22,反演精度较高,得到的反演值较为准确;在单点尺度上,与模拟值、反演值相比,同化值更接近实测值,其EFF为0.84～0.93,NER为0.61～0.73,均为正数,且RMSE降低到0.006%～0.011%,提高了HYDRUS-1D模型模拟精度;在区域尺度上,不同深度同化值的r均为0.94以上,NER为0.61以上,优于模拟值和反演值,且同化精度随着深度的增加而降低。本文基于遥感数据和HYDRUS-1D模型的集合卡尔曼滤波同化研究,提高了土壤含盐量的模拟精度,对提高监测区域尺度土壤含盐量时空信息的精度具有一定的参考价值。     

基于改进PT-hybrid算法的地表潜热通量变化分析

潜热通量(LE)影响陆地生态系统的水量平衡和能量收支。【目的】提高不同植被类型对应的地表潜热通量的反演精度对于探究生态水文过程具有重要的现实意义。【方法】本研究采用动态植被模型--LPJ-GUESS模型,引入表征植被占比的参数fv对PT-hybrid潜热通量算法加以改进,从而提高陆面蒸散发的反演能力。【结果】根据全球49个通量站点的地面观测LE验证改进后的算法,改进算法所得LE值与实测值的决定系数R²从0.63增加到0.74,均方根误差RMSE从17.1 W/m²降低到11.7 W/m²。进一步分析1982-2014年全球陆地LE变化特征,发现低纬度地区的LE均高于高纬度地区,并且LE在同一纬度上也呈现出不同的分布趋势。【结论】改进后的模型对地表潜热通量模拟精度显著提高,有助于精细刻画地表LE的时空分布特征。