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基于Sentinel-1和Sentinel-2协同反演干旱区地表土壤水分——以格尔木河中下游为例

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盐湖研究 2022年第1期30卷 16-24页

作者：王二龙王建萍韩进军陈亮相江芸何炳毅陈嘉琪中国科学院青海盐湖研究所中国科学院盐湖资源综合高效利用重点实验室青海西宁810008 青海省盐湖地质与环境重点实验室青海西宁810008 中国科学院大学北京100049

土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究水分的空间分布、农作物长势和产量、气候变化、水资源时空特征等有着重要意义。利用Sentinel(哨兵)系列主动微波雷达卫星SAR(Sentinel-1)结合光学卫星(Sentinel-2)对格尔木中下游低矮植被覆... 详细信息

土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究水分的空间分布、农作物长势和产量、气候变化、水资源时空特征等有着重要意义。利用Sentinel(哨兵)系列主动微波雷达卫星SAR(Sentinel-1)结合光学卫星(Sentinel-2)对格尔木中下游低矮植被覆盖下的地表土壤水分进行反演研究,探讨不同极化组合方式和水云模型前后的土壤水分含量反演方法的适用性。结果表明,VV(VV Polarization)极化比VH(VH Polarization)极化更加适用该区域,VV极化结合归一化水指数(NDWI)反演地表土壤水分精度达到42.6%,拟合精度最高;VH极化仅为22.6%;利用水云模型去除植被覆盖后对地表土壤水分的反演精度有所提升,VV极化精度提高约3.5%,VH极化提高1.5%;Sentinel系列卫星影像对于干旱区的土壤水分的反演具有较好的适用性。探索了适用于该研究区乃至柴达木盆地土壤水分大面积实时监测的可靠手段和依据。

关键词：土壤水分水云模型 Sentinel数据 NDWI

基于Sentinel-1A数据的土壤水分反演

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测绘与空间地理信息 2022年第2期45卷 40-44页

作者：焦月正张安兵王贺封于坤李武乾河北工程大学矿业与测绘工程学院河北邯郸056038 邯郸职业技术学院河北邯郸056001 邯郸市自然资源空间信息重点实验室河北邯郸056038

土壤水分是影响作物生长的重要因素,也是监测旱情、估算作物产量的重要参量。为及时、准确地掌握土壤水分,在利用水云模型(Water Cloud Model, WCM)对Sentinel-1 A的后向散射系数校正的基础上,联合地面土壤水分数据,采用线性回归、BP神... 详细信息

土壤水分是影响作物生长的重要因素,也是监测旱情、估算作物产量的重要参量。为及时、准确地掌握土壤水分,在利用水云模型(Water Cloud Model, WCM)对Sentinel-1 A的后向散射系数校正的基础上,联合地面土壤水分数据,采用线性回归、BP神经网络和支持向量回归三类模型进行了地表土壤水分反演实验研究。实验结果表明:线性回归、BP神经网络和支持向量机回归模型均有较好的反演效果,其决定系数(R;)分别为0.87、0.83和0.8,均方根误差(R;)分别为1.1%、1.9%和2.1%。3种模型基本能够满足Sentinel-1A土壤水分的反演要求,对比来看,BP神经网络的反演效果最好。

关键词：水云模型土壤水分后向散射系数回归模型

基于Sentinel-1与FY-3C数据反演植被覆盖地表土壤水分

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遥感技术与应用 2018年第4期33卷 750-758页

作者：林利斌鲍艳松左泉房世波南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室江苏南京210044 南京信息工程大学大气物理学院江苏南京210044 中国气象科学研究院生态环境与农业气象研究所北京100081

基于新一代的Sentinel-1SAR数据与FY-3C的MWRI数据,研究植被覆盖地表土壤湿度反演方法。为消除植被对土壤湿度反演影响,首先利用FY-3C/MWRI的微波极化差异指数MPDI,建立植被含水量反演模型;然后,结合植被含水量反演模型和水—云模型,发... 详细信息

基于新一代的Sentinel-1SAR数据与FY-3C的MWRI数据,研究植被覆盖地表土壤湿度反演方法。为消除植被对土壤湿度反演影响,首先利用FY-3C/MWRI的微波极化差异指数MPDI,建立植被含水量反演模型;然后,结合植被含水量反演模型和水—云模型,发展一种主被动微波联合反演植被覆盖地表土壤含水量模型;最后,在江淮地区开展反演试验,利用观测的土壤湿度数据进行反演结果的精度验证。结果表明:(1)对于植被覆盖地表土壤湿度反演,由FY3C/MWRI提取的MPDI对于去除植被影响效果较好;(2)相比于VH极化哨兵1号卫星数据,VV极化数据更适用于土壤含水量的反演,能够得到更高的土壤湿度反演精度;(3)哨兵1号卫星数据能够获得较高精度的土壤含水量反演结果,试验反演的土壤湿度值与实测值相关系数为0.561 2,均方根误差为0.044cm^3/cm^3。

关键词：土壤含水量 Sentinel-1 FY-3C/MWRI 水云模型植被含水量

微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究

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地球信息科学学报 2016年第6期18卷 857-863页

作者：孔金玲李菁菁甄珮珮杨笑天杨晶吴哲超长安大学地球科学与资源学院西安710054 旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室西安710054

土壤水分是水文循环中的关键因素,尤其对旱区的生态环境具有十分重要的意义。微波遥感是反演土壤水分的有效手段,而植被是影响土壤水分反演精度的重要因素。因此,对土壤水分的反演需要考虑植被的影响。本文以内蒙古乌审旗为研究区,利用R... 详细信息

土壤水分是水文循环中的关键因素,尤其对旱区的生态环境具有十分重要的意义。微波遥感是反演土壤水分的有效手段,而植被是影响土壤水分反演精度的重要因素。因此,对土壤水分的反演需要考虑植被的影响。本文以内蒙古乌审旗为研究区,利用Radarsat-2雷达数据与TM光学数据,对旱区稀疏植被覆盖地表土壤水分反演进行研究。利用TM数据,分别选取NDVI和NDWI指数对植被含水量进行反演,通过水云模型消除植被层对土壤后向散射系数的影响;在此基础上,根据研究区地表植被特性,提出一种基于AIEM模型的反演土壤水分的改进算法,反演了不同粗糙度参数、不同极化(VV极化和HH极化)条件下的研究区土壤水分。反演结果与野外实测数据的对比结果表明,本文提出的基于地表植被特性的土壤水分改进算法,具有更好的适应性;土壤水分反演模式Mv lhσvv(1)(VV极化方式下采用NDVI去除植被影响的反演模式)更适合于旱区考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分的反演。

关键词：土壤水分协同反演稀疏植被水云模型 AIEM模型

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典型地物后向散射特性的测量与分析

地球科学进展 2009年第7期24卷 810-816页

作者：徐春亮陈彦贾明权刘增灿卢海平童玲成都电子科技大学四川成都610054

利用S和C波段FM-CW制式陆基微波散射计测量了不同极化、不同入射角以及不同方位向和不同时间的典型地物后向散射系数,包括裸土、冻土、草地和玉米等。首先介绍了实验装置和测量方法,根据不同的散射机制,将地物分为以面散射为主和以体散... 详细信息

利用S和C波段FM-CW制式陆基微波散射计测量了不同极化、不同入射角以及不同方位向和不同时间的典型地物后向散射系数,包括裸土、冻土、草地和玉米等。首先介绍了实验装置和测量方法,根据不同的散射机制,将地物分为以面散射为主和以体散射为主两大类并进行了详细的分析:包括各种地物在不同入射角、不同极化状态和不同时间的散射特性,以及产生这些差异的原因;同时还结合相应的地物散射模型,定量研究了后向散射系数随地表参数的函数关系,反演得到了不同地物的地表参数,并对比实测数据分析了各种影响因素。

关键词：陆基散射计后向散射系数 AIEM 水云模型微波遥感

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植被覆盖地表土壤水分遥感反演

遥感学报 2010年第5期14卷 959-973页

作者：周鹏丁建丽王飞古丽加玛丽·吾不力张治广新疆大学资源与环境科学学院省部共建新疆绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046

以地域特色突出的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,联合使用雷达数据和光学遥感数据,对干旱区绿洲土壤和植被水分信息进行提取。在同期光学遥感影像数据提取植被归一化差分水分指数基础上,利用"水-云模型"从雷达数据总的后向散射... 详细信息

以地域特色突出的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,联合使用雷达数据和光学遥感数据,对干旱区绿洲土壤和植被水分信息进行提取。在同期光学遥感影像数据提取植被归一化差分水分指数基础上,利用"水-云模型"从雷达数据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,相关系数为HH极化R2=0.5227,HV极化R2=0.3277。结果表明利用C波段HH极化雷达影像数据结合光学影像数据,进行干旱半干旱地区棉花、玉米等农作物种植区地表土壤水分反演时,在中等覆盖条件下去除植被影响有较好的效果。

关键词：土壤水分遥感植被后向散射系数水云模型

用ERS风散射计数据估算土壤水分方法的研究

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遥感学报 2007年第6期11卷 803-810页

作者：陈权李震王磊魏小兰遥感科学国家重点实验室中国科学院遥感应用研究所

欧空局ERS1/2卫星上的风散射计(WSC),分辨率是50km,4天内能覆盖全球超过80%的范围,并可在多角度下对地物目标进行观测。本文研究利用该散射计数据估算土壤水分的方法。首先,利用基于ERS散射计数据建立的全球C波段雷达后向散射系数数据库... 详细信息

欧空局ERS1/2卫星上的风散射计(WSC),分辨率是50km,4天内能覆盖全球超过80%的范围,并可在多角度下对地物目标进行观测。本文研究利用该散射计数据估算土壤水分的方法。首先,利用基于ERS散射计数据建立的全球C波段雷达后向散射系数数据库,根据传统的几何光学模型(GOM),反演得到与土壤含水量密切相关的法线方向Fresnel反射率,并与两个采样点(安多和那曲)上的实测降雨量及土壤水分相对比,证明了ERS散射计数据与土壤水分的高相关性;第二步,以水云模型为基础,结合AIEM模型,发展了一种简化模型来估算土壤水分绝对值,分别利用气象站实测点数据和同时期的Basist湿度指数(BWI)进行验证,表明反演结果能较好反映土壤水分的空间分布状况。

关键词：后向散射系数土壤水分 ERS风散射计 AIEM模型水云模型

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极限学习机模型的土壤含水量反演研究

测绘科学 2021年第12期46卷 91-97页

作者：李向龙赵洪丽赵红莉王镕郝震兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070 中国水利水电科学研究院水资源研究所北京100038 山东省调水工程运行维护中心济南250100

针对传统反馈型神经网络模型在土壤含水量反演时容易陷入局部最优解和模型计算效率低等问题,该文提出了极限学习机模型结合主被动遥感进行土壤含水量反演的方法。首先,使用水云模型计算裸土后向散射系数,通过高级积分方程模型建立组合... 详细信息

针对传统反馈型神经网络模型在土壤含水量反演时容易陷入局部最优解和模型计算效率低等问题,该文提出了极限学习机模型结合主被动遥感进行土壤含水量反演的方法。首先,使用水云模型计算裸土后向散射系数,通过高级积分方程模型建立组合地表粗糙度库,计算各点的地表粗糙度;其次,以计算的裸土后向散射系数、植被指数、地表粗糙度和入射角作为输入数据,以土壤含水量为输出,构建极限学习机模型,并进行训练;最后,对极限学习机土壤含水量反演结果进行验证。结果表明,该方法反演土壤含水量具有较高的精度和计算效率;同时,与BP神经网络模型的反演结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤含水量的反演研究提供了一种方法。

关键词：极限学习机 BP神经网络模型水云模型土壤含水量 Sentinel-1/2

主被动遥感数据协同估算干旱区草原植被生物量

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遥感技术与应用 2015年第6期30卷 1122-1128页

作者：行敏锋何彬彬电子科技大学资源与环境学院四川成都611731

结合主动微波遥感和被动光学遥感反映地表植被的各自优势,发展了一种主被动遥感协同估算干旱区草原植被生物量的模型。该模型将植被覆盖度作为水云模型的附加参数,将总体散射分为植被覆盖区散射和裸土区散射两部分,将水云模型应用到了... 详细信息

结合主动微波遥感和被动光学遥感反映地表植被的各自优势,发展了一种主被动遥感协同估算干旱区草原植被生物量的模型。该模型将植被覆盖度作为水云模型的附加参数,将总体散射分为植被覆盖区散射和裸土区散射两部分,将水云模型应用到了植被覆盖稀疏区域。利用改进的水云模型和双极化ASAR数据,通过建立方程组估算植被生物量。将该方法用于乌图美仁草原植被生物量的估算,验证了该方法的有效性。结果表明:该主被动遥感协同估算模型能够成功地估算干旱区草原植被生物量,并且取得了较好的估算精度(R2=0.8562,RMSE=0.1813kg/m2)。最后,分析了该方法估算植被生物量的误差来源。

关键词：生物量水云模型协同估算干旱区草原