【摘 要】
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土壤湿度与许多基本农业活动和水文过程密切相关,精准地监测土壤湿度在农业干旱探测、农作物产量估算、气候变化预测等方面具有重要意义。传统测量土壤湿度的方法多依靠观测站点提供原位测量数据,但站点间距从几公里到几十公里不等,并且受到土壤类型、植被、地形、气候等因素的影响。常规的点位测量数据很难精确表征区域的土壤湿度空间分布状况。遥感技术为地表土壤水分的大规模监测提供了强大手段,反演土壤湿度的数据源包括光学
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土壤湿度与许多基本农业活动和水文过程密切相关,精准地监测土壤湿度在农业干旱探测、农作物产量估算、气候变化预测等方面具有重要意义。传统测量土壤湿度的方法多依靠观测站点提供原位测量数据,但站点间距从几公里到几十公里不等,并且受到土壤类型、植被、地形、气候等因素的影响。常规的点位测量数据很难精确表征区域的土壤湿度空间分布状况。遥感技术为地表土壤水分的大规模监测提供了强大手段,反演土壤湿度的数据源包括光学、热红外和微波遥感。这三类数据源的物理机理不同,并且各类传感器对土壤湿度探测的深度不同,导致它们各有优缺点,适用条件存在较大差异。现有的土壤湿度反演方法依据波段与测量土壤湿度数据的相关性可分为线性与非线性模型。线性模型简单但反演精度较低,非线性模型（例如神经网络）虽然具有较高精度但反演结果受数据影响非常大。论文利用现有应用较为广泛的模型反演地表土壤湿度,针对这些模型的不足,改进了这些土壤湿度反演方法,并且进行了各个反演模型的适用性研究。论文的主要研究成果如下:（1）光学遥感土壤湿度反演方法改进。利用光学卫星遥感地表反射率与土壤湿度的关系,构建了波段反射率对数模型反演裸土/植被覆盖区的土壤湿度,该模型直接展示了土壤湿度与地表反射率的等式关系。改进了垂直干旱指数（PDI）模型,提出利用Landsat-8遥感数据的红（Red）-短波红外（SWIR）波段反射率二维特征空间,构建适用于各种植被覆盖程度区域的Red-SWIR三角形指数（RSTI）模型以反演土壤湿度。PDI模型估算与测量的土壤湿度的相关系数为0.5左右,RSTI模型估算土壤湿度的精度超过0.6,并且RSTI模型不受植被条件限制。（2）热红外遥感土壤湿度反演方法改进。以MODIS数据为基础,利用表观热惯量（ATI）模型监测了干旱时期的地表干旱程度。ATI模型估算与测量土壤湿度的相关系数约为0.5。针对ATI模型不适宜应用在高蒸发的区域,提出利用ATI和蒸散发（ET）数据构建ET-ATI三角形指数（EATI）模型。EATI模型估算的土壤湿度与测量值的相关系数约为0.7。EATI模型同时考虑了ATI、地表蒸发-植被蒸腾与土壤湿度的关系,很大程度上减少了蒸散发对模型反演土壤湿度的影响。（3）微波遥感土壤湿度反演方法改进。利用单极化模型（水云模型）反演土壤湿度时,模型中植被含水量参数多由光学遥感计算的植被指数表征。在由于天气原因无可用光学数据时,利用GF-3全极化数据计算雷达植被指数（RVI）,并提出利用Sentinel-1（VV/VH）双极化数据计算双极化雷达植被指数（Dp RVI）表征植被含水量。此外,单极化模型没有考虑地表粗糙度对后向散射的影响,因此在全极化反演模型中,通过极化比值/组合的方式去除地表粗糙度对后向散射的影响;在双极化反演模型（改进的Chen模型）中,用VH与VV极化后向散射系数的比值表征地表粗糙度,并考虑了雷达入射角和频率对后向散射的影响。利用单/双/全极化模型反演的土壤湿度与测量值的相关系数分别为0.65、0.75、0.70左右。全、双极化模型不需要依靠光学数据获取植被指数,也不需要地表粗糙度测量数据,反演精度高于单极化反演模型。（4）土壤湿度反演模型的适用性。分别探讨了地形因子（高程、坡度和坡向）、植被生物量和蒸散发对土壤湿度反演模型的影响。地形对基于微波遥感的全/双/单极化反演模型和基于光学遥感的波段反射率对数模型的影响十分明显,在地形起伏剧烈区域,背向雷达信号的坡向会出现雷达阴影、地形会遮挡北坡向（阴坡）区域地表接收和反射的光学信号,这类区域反演精度很低;其余反演模型受地形的影响较小。植被生物量对所有反演模型都具有一定的限制,虽然多数模型能够应用在植被覆盖区,但在低植被区具有更高的反演精度,随着植被生物量的增加反演精度降低。除去热红外反演模型中ATI模型不适宜用于高蒸散发区域、EATI模型几乎不受蒸散发的影响,蒸散发对其余反演模型具有较强的影响,在蒸散发的高值和低值区域,模型估算的土壤湿度与测量值具有更强的相关性。
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