基于Sentinel-1A数据的焦作广利灌区夏玉米土壤墒情反演方法研究

作     者：王普 

作者单位：郑州大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张成才;窦小楠

授予年度：2018年

学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0901[农学-作物学] 090301[农学-土壤学] 

主      题：Sentinel-1A AIEM模型 水云模型 土壤墒情 植被覆盖度 

摘      要：河南作为农业大省,省内灌区粮食产量约占全省粮食总产量的40%,准确获取灌区土壤墒情,进行精准灌溉,不仅有利于水资源的合理分配,提高灌溉用水的利用效率,更能提高粮食产量。传统监测灌区农作物土壤墒情的方法是通过监测站点检测土样,这种方法费事费力、效率低,浪费大量人力财力,然而微波遥感具有全天时、全天候监测等优势,在大面积、快速的反演土壤墒情方面已被广泛认可。目前主动微波遥感在反演裸土土壤墒情取得了较好的成果,对于植被覆盖区域反演精度有待进一步提高。在植被覆盖区域应用较为广泛的是水云模型,但水云模型反演精度较好的是高植被覆盖度的低矮植被,对于植被覆盖分布不均匀区域反演效果并不理想。为此本研究以水云模型为基础,联合多地表参数估算方法,同时利用AIEM模型建立多地表参数数据库,构建裸土后向散射系数与入射角、粗糙度、土壤含水量这三个地表参数的相关模型。针对水云模型在植被覆盖分布不均匀情况下反演精度低的问题,引入植被覆盖度参数,对水云模型进行修正,构建修正水云模型。经过修正的水云模型适用于植被覆盖不均匀的植被区域,修正水云模型在反演过程中也考虑了植被冠层高度以及地表粗糙度的影响。应用Sentinel-1A多极化C波段合成孔径雷达数据和Landsat-8数据对焦作广利灌区夏玉米土壤墒情进行反演,再结合25组灌区实测数据对模型进行参数校正和精度对比,以对修正水云模型反演效果进行检验。通过对比发现修正水云模型反演结果比传统水云模型反演结果相关系数平方提高0.14,均方根误差降低0.007。结果表明:修正水云模型在对夏玉米土壤墒情的反演精度明显优于传统水云模型,能够较为准确的反演焦作广利灌区夏玉米土壤墒情。