遥感方法进行土壤水分监测的现状与进展

总结了常用的遥感监测土壤水分的基本原理和方法,介绍了国内外在这一方面所取得的主要成果。以改进的热惯量法、作物缺水指数法和植被指数法等为主要代表的土壤水分遥感监测方法日臻成熟。G IS技术的广泛应用,土壤水分遥感监测模型的优化,以及微波遥感的应用将是该领域的重点研究方向,同时指出在土壤水分监测方面应走多学科综合的道路。     

遥感监测土壤湿度的方法综述

通过对生态环境水热因子的遥感监测回顾,总结出定量地遥感监测土壤水分的方法主要有:微波遥感监测法、热惯量法、作物植被、亮温综合指数法和热红外法等,并对各方法的原理和具体的适用领域做了介绍和比较。     

基于粗糙度参数的土壤水分微波遥感反演算法适用性研究

针对目前主动微波遥感土壤水分反演算法适用范围不同的问题,系统地进行了基于粗糙度参数的土壤水分微波遥感反演的适用性研究。利用模拟数据分析现有的组合粗糙度参数形式,利用实测数据分析有效相关长度的经验方程,通过对各类模型反演结果的R2、 RMSE等精度指标做对比分析,得出各类基于粗糙度参数的土壤水分反演算法的适用范围,然后利用Envisat ASAR影像和地表参数实测数据对各类反演算法的适用范围进行了验证。本文的分析结果系统揭示了各类基于粗糙度参数的土壤水分微波遥感反演算法的适用性。     

土壤水分微波遥感反演算法及应用研究进展

土壤水分是农作物物候期生长和气候、环境变化的敏感因子,在陆表水气循环过程中发挥着重要作用。本文首先梳理了基于主动微波遥感、被动微波遥感、全球卫星导航系统反射测量(Global Navigation Satellite System Reflectometry, GNSS-R)技术的土壤水分反演算法：1)基于主动微波遥感的裸露地表经验模型、半经验模型、物理散射模型、植被覆盖的水云模型(water cloud model, WCM)和密歇根微波植被散射(Michigan microwave canopy scattering, MIMICS)模型;2)基于被动微波遥感的裸露地表粗糙度模型 Q/H、H_p、Q_p和植被覆盖的 τ-ω 模型;3)地基、星载GNSS-R土壤水分反演算法。其次,分析了近几十年来微波遥感反演土壤水分的研究进展,提出了进一步精确量化植被和地表粗糙度等土壤水分反演要素的时空变异性是提高反演精度的关键,尤其要考虑植被生长过程及由此导致的电磁波辐射传输机制的不确定性问题。最后,展望了土壤水分在农业生产、陆表水气循环中的应用前景,并指出...     

土壤水分遥感监测及关键技术

用遥感技术进行土壤水分监测已有超过30 a的历史,国内外学者在此领域也进行了不少的探索和研究。通过分析各种遥感土壤水分监测方法的特点,将其归纳为光学遥感和微波遥感2大类,其中,光学遥感又分为土壤热惯量法、温度植被指数法和蒸散法。根据国内外的研究现状,对应用遥感方法估算区域土壤水分的关键技术进行了深入的分析,其主要包括数据源的选取、参数反演、模型选择和精度验证4个方面。结果表明,长期以来由于这些关键技术没有得到很好的解决,极大地制约了基于遥感方法估算区域土壤水分的发展。通过对关键技术的分析,将有助于高精度遥感土壤水分监测模型的建立。     

GNSS-R陆面遥感为重要补充的土壤水分监测体系设计

介绍了GNSS-R陆面遥感的原理和发展现状,在重庆市土壤水分监测现状分析基础上,设计了一种面向用户需求的土壤水分综合监测体系.在方案设计中,对人工测墒、地面气象站、自动土壤水分监测、卫星遥感干旱监测、 GNSS-R陆面遥感等5种监测手段进行了时间分辨率、空间分辨率、观测代表性的对比分析,说明将GNSS-R陆面遥感作为重要补充进行综合土壤水分监测体系设计是可行的、有益的.研究表明, GNSS-R路面遥感的应用可进一步提高重庆市土壤水分监测体系时空分辨率,填补自动土壤水分观测和卫星遥感在时间分辨率、空间分辨率之间的衔接空白,拓展GNSS连续跟踪站网新应用.与雷达估测降水、卫星重力、陆面资料同化结合,可为长江上游水资源动态监测提供支撑.     

C波段多极化SAR反演土壤水分研究

[目的]研究不同极化方式下雷达后向散射系数与地表土壤含水量之间的关系.[方法]在分析不同地表微波散射模型基础上,选用合适的植被散射模型结合多极化雷达数据从雷达总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系.[结果]拟合HH极化、HV极化雷达观测数据与土壤水分数据,相关系数为HH极化R2=0.552 3,HV极化R2=0.357 9.[结论]微波具有全天候、穿透性以及不受云层影响的独特物理机制,使其在研究大尺度土壤水分反演时效果较好,相比较HV极化,HH极化雷达影像数据更适合干旱区作物植被覆盖地区土壤水分监测.     

基于雷达和光学影像监测土壤表层水分

结合微波雷达与光学影像在监测表层土壤水分信息上的优势,提取了山西省西山矿区的表层土壤水分状况.受地形、植被等因素的干扰,对雷达影像进行正射校正,去除地形起伏对雷达图像的影响,基于光学数据获取植被含水量信息,并利用“水-云”模型去除植被覆盖对土壤后向散射的影响,运用去除地形和植被影响的后向散射系数,结合现有的土壤水介电模型,计算得出了研究区的土壤表层水分信息.采用的研究方法避免了传统的土壤孔隙、地表辐射等现场地表模型参数的获取,可实现大范围快速的表层土壤水分监测.     

微波遥感农业应用研究进展

微波遥感有着全天时全天候的工作能力,可以穿透植被,在农业应用中潜力巨大。早期的农作物监测和估产系统主要应用光学数据源,近几十年来,微波遥感数据应用于农业的研究逐渐开展。介绍了植被的微波散射与辐射机理,综述了微波遥感在农作物识别和面积提取、长势监测和农作物覆盖下的土壤湿度估算、农作物产量估算研究的最新进展,展望了未来微波遥感应用于农业的研究重点。     

TerraSAR-X土壤水分反演研究进展

土壤水分在农业、气象、水文和地质领域起着重要的作用,遥感反演土壤水分一直是国内外研究的热点.TerraSAR-X是德国新一代的高分辨率雷达卫星,也是世界上首颗分辨率达1 m的商业雷达卫星,其多角度、多极化方式、高分辨率以及对同一地区短周期重复成像的特性,在监测小尺度土壤水分变化上表现出了良好的发展前景.针对TerraSAR-X,总结了雷达后向散射系数对地表参数的敏感性,并从地表粗糙度和植被影响去除两方面介绍了基于TerraSAR-X平台的土壤水分研究现状,指出了存在的问题及其今后发展方向.     

基于温度植被干旱指数的华东地区AMSR-E土壤水分数据的空间降尺度研究

土壤水分一直是土壤学领域中较为活跃的研究内容,是陆面过程与水循环的重要影响因素。以AMSR-E为代表的被动微波遥感技术的发展为土壤水分的研究提供了方便,但是其粗糙的空间分辨率限制了其在中小尺度内的应用。因此,本研究利用MODIS温度产品MOD11A2和归一化植被指数产品MOD13A3构建了月时间尺度下的温度植被干旱指数(TVDI);其次,利用温度植被干旱指数TVDI和土壤水分之间的线性负相关关系,对AMSR-E三级土壤水分反演产品进行空间降尺度研究,获取2003年连续月时间尺度下空间分辨率为1 km的土壤水分反演结果,并利用地面实测土壤水分数据对反演结果进行验证。地面实测土壤水分值与降尺度反演结果显著相关,每月的线性相关决定系数均在0.8以上,表明降尺度后的土壤水分反演结果具有较高的精度,能够用来表示土壤水分的分布特征。     

四极化Radarsat-2数据对裸露地表土壤水分的反演

利用四极化Radarsat-2雷达影像数据对裸露地表进行土壤水分的监测,首先选取裸露地表的经验散射模型,然后与四极化后向散射影像反演获得土壤含水量的模拟值,最后分析模拟值与实测值的相关性。结果表明,模拟值与实测值有着很好的相关性(r2=0.870 1),即研究者可以在任何气候条件下利用四极化Radarsat-2雷达数据进行大面积地表土壤含水量的监测。     

基于NDVI估算植被体散射的土壤水分反演研究

[目的]为通过植被指数方法进行土壤水分估算和旱情监测提供依据。[方法]以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,雷达数据和光学遥感数据相结合,对干旱区绿洲进行土壤和植被水分信息的提取。[结果]在同期光学遥感影像数据提取叶面积指数基础上,利用简化的“MIMIcs模型”从雷达数据总的后向散射中去除植被的影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量之间的关系。[结论]主被动遥感数据结合在干旱区土壤水分反演时去除植被影响有较好的效果。     

微波遥感土壤湿度研究进展

土壤湿度是陆地和大气能量交换过程中的重要因子，并对陆地表面蒸散、水的运移、炭循环有很强的控制作用。利用微波遥感大面积监测土壤湿度在水文、气象和农业科学领域具有较大的应用潜力。微波遥感监测土壤湿度具有全天时、全天候并对地物有一定的穿透能力等特点，突破了传统测量方法和光学遥感获取土壤湿度的局限。微波遥感已逐渐成为目前监测土壤湿度的热门方法之一。     

土壤水分测值差异性分析与探讨

土壤水分是土壤成分之一,严重影响着植物的生理活动。将西安市长安区国家一般气象站2012年1月8日到2012年5月28日的Gstar-I型土壤水分监测仪和人工测墒数据进行对比,结果表明,Gstar-I型自动土壤水分监测仪能够相对准确地监测出土壤水分变化的规律,但与人工监测数据之间存在一定的差值,且该差值在表层最大,之后随着土层加深而减小。     

基于高分三号卫星合成孔径雷达数据的农田土壤水分反演

土壤水分是农作物生长的基本条件,本研究基于高分三号卫星C波段合成孔径雷达数据,提出新的土壤水分反演算法,并获取区域尺度8 m空间分辨率的农田区土壤水分。首先,通过PROSAIL模型、实测植被冠层含水量、Landsat-8光学数据优选光学植被水分指数,计算水云模型参数并获得土壤直接后向散射系数;其次,利用高级积分方程模型模拟雷达后向散射影响机制,采用雷达影像高低入射角特性计算地表组合粗糙度;最后,利用高分三号卫星同极化雷达数据反演农田区土壤水分,并基于实测数据开展精度验证。结果表明：土壤水分反演值与野外实测值具有良好一致性,垂直极化下反演精度更高,其决定系数为0.595 6,均方根误差为0.041 5 m3/m3。本研究成果可为我国自主研发的高分三号卫星获取高分辨率土壤水分信息提供算法参考。     

DZN2型自动土壤水分监测站与人工观测数据对比分析

2014年6月农安县根据吉林省人影工程建设要求进行自动土壤水分站建设,为评价DZN2型土壤水分监测站监测能力、服务效益和推广使用提供参考依据,对2014年8月至2015年7月农安县东方红村土壤水分观测站自动站与人工实际观测的土壤体积含水量进行对比评估分析。结果表明:尽管差值对比存在一定误差,但DZN2型自动土壤水分观测站运行良好,自动与人工观测数据的变化规律全部通过相关性检验,一致性表现较好。自动观测资料基本能够代替人工观测的资料。     

土壤墒情遥感监测方法与模型研究综述

土壤墒情对作物生长和区域生态环境的影响极大。为了解学界对土壤墒情遥感监测方法与模型的研究进展,在收集和分析大量文献的基础上,对相关内容进行综述,重点对比分析光学遥感和微波遥感在土壤墒情监测中的应用优势和不足;提出将光学遥感和微波遥感融合应用,以提供更全面、准确的土壤墒情信息,发挥其在农业灌溉管理、干旱监测和水资源管理等方面的重要价值;展望未来,提出探索高分辨率遥感、机器学习和人工智能的应用,以及时空动态监测和开放数据共享与合作等研究发展趋势,从而为农业生产和水资源管理提供更精确的信息支持。     

基于指数滤波法的中国区域深层土壤水分估算

微波遥感技术已经可以实现区域尺度表层土壤水分的观测,但是与生态、水文和农业等领域更密切相关的是深层土壤水分,如何实现由表层土壤水分估算深层土壤水分仍是亟待解决的科学问题。本研究利用中国区域2 121个土壤水分观测站点的多层土壤水分数据(统计数据未含港、澳、台地区。下同),基于10 cm土壤水分,应用指数滤波法分别估算20、30、40和50 cm深度的土壤水分。结果表明：1)随着土壤深度的增加,指数滤波法的估算精度逐渐下降,NSE(纳什效率系数)中值对应4个深度分别为0.76、0.54、0.39和0.28,R²(决定系数)中值分别为0.86、0.73、0.64和0.59,RMSE(均方根误差)中值分别为0.023、0.027、0.028和0.028 m³/m³;2)由2 121个土壤水分站点率定得到的站点最佳T值(表征土壤水分从表层运移至深层的时间)的中值估算深层土壤水分具有可行性,尤其估算浅层(如20 cm)土壤水分时,估算结果与用最佳T值相比,93%的站点NSE差值<0.05,82%的站点RMSE差值<0....     

利用MODIS数据监测大面积土壤水分与农作物旱情研究

[目的]更好地利用MODIS数据监测大面积土壤水分与农作物旱情。[方法]在叙述MODIS传感器优点的基础上,介绍了几种MODIS数据监测土壤水分与农作物旱情的方法,讨论了土壤水分遥感监测中存在的问题和发展趋势。[结果]热惯量法适用于裸露的土壤或作物前期生长的地区土壤水分监测,温度植被干旱指数法(TVDI)适用于植被覆盖度比较大地区的土壤水分监测,光谱法使用MODIS数据进行大面积、多时相土壤湿度监测是可行的,该方法从叶片光合作用和冠层温度两个方面研究了作物对水分胁迫的响应。[结论]必须加强土壤水文模型和遥感模型、遥感反演方法和数字土壤工程的研究。