基于Sentinel-1和Landsat 8遥感数据的高原地区土壤水分反演

作     者：王霞迎 折育霖 张双成 夏元平 牛玉芬 WANG Xiaying;SHE Yulin;ZHANG Shuangcheng;XIA Yuanping;NIU Yufen

作者机构：东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710054 河北工程大学矿业与测绘工程学院河北邯郸056038 

出 版 物：《测绘通报》 (Bulletin of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2024年第7期

页      面：140-146页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主　　题：土壤水分 AIEM 最优粗糙度 多源遥感 Dobson 

摘      要：土壤水分是农业生产、水资源管理及全球气候等至关重要的参数。合成孔径雷达是获取水分的重要手段,其中植被和粗糙度作为两大关键影响要素是研究的重点。因此,本文针对以下几个方面展开研究。首先,基于Sentinel-1雷达数据获取总体后向散射系数,基于Landsat 8光学数据的3种植被指数(NDVI、NDWI、MSAVI)分别利用水云模型分离出植被的后向散射系数。然后,利用Dobson模型联合高级积分方程模型(AIEM)建立缺少地表粗糙度的后向散射系数表,并使用最小成本函数得到最优粗糙度参数。最后,使用最小二乘法确定反演土壤水分经验方程的系数。试验结果表明:在高原地区,模型反演结果与地面实测结果均具有较好的一致性,其中使用归一化水指数(NDWI2)输入水云模型联合最优粗糙度反演结果最佳,拟合系数达到0.8402,均方根误差为0.02721 cm^(3)/cm^(3)。