【摘 要】
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土壤水分是全球水循环系统和陆地水资源循环的重要参数和组成部分,对农田作物估产、干旱监测和耕地精细化具有重要作用。喀斯特山区因耕地破碎、多时相的光学影像受云雾干扰导致数据缺失、土壤水分反演易受复杂环境的干扰等影响,针对上述问题,主动微波遥感因分辨率高、不受云雾的影响、地表穿透力强等优点被广泛应用于土壤水分反演。研究以贵州省安顺市关岭县为研究区,以耕地为研究对象,选择2021年4月、6月和7月的Sen
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“喀斯特石漠化地区生态资产与区域贫困耦合机制研究”（41661088）； 贵州省科技计划项目“贵州喀斯特山区地块尺度农田土壤水时空协同遥感反演研究”（黔科合基础-ZK[2022]一般345）； 贵州省研究生科研基金项目“遥感数据时空协同的喀斯特山区农作物种植结构精准识别”（黔教合YJSCXJH﹝2020﹞1
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土壤水分是全球水循环系统和陆地水资源循环的重要参数和组成部分,对农田作物估产、干旱监测和耕地精细化具有重要作用。喀斯特山区因耕地破碎、多时相的光学影像受云雾干扰导致数据缺失、土壤水分反演易受复杂环境的干扰等影响,针对上述问题,主动微波遥感因分辨率高、不受云雾的影响、地表穿透力强等优点被广泛应用于土壤水分反演。研究以贵州省安顺市关岭县为研究区,以耕地为研究对象,选择2021年4月、6月和7月的Sentinel-1 SAR影像以及野外实测数据,反演该地区的耕地土壤水分。研究以地块尺度为约束条件,避免混合像元对精度的影响。根据研究区的耕地实际情况,利用植被含水量区分耕地是否为裸土区域将土壤水分反演分为两部分,在裸露地表或稀疏植被覆盖地表,利用AIEM模型的数据库建立土壤后向散射系数与土壤水分、土壤粗糙度的函数关系。在植被覆盖地表,选取不同的雷达植被参数,利用水云模型去除植被的影响的同时对比各雷达植被参数反演土壤水分的精度,根据研究区最佳的植被参数计算得到研究区最终的土壤后向散射系数,将各参数输入SVR模型中得到研究区耕地地块反演的土壤水分。结合耕地种植结构,石漠化等级、地形和土壤物理性质等因素,分析耕地土壤水分的时空分布特征。主要研究内容及结果如下:（1）针对裸露地表为了提高反演精度对相关长度l进行标定,研究选择组合粗糙度Zs=s~3/l~2作为土壤粗糙度参数,利用AIEM模型模拟土壤粗糙度、土壤后向散射系数和土壤水分的函数关系推导出土壤水分与土壤后向散射系数的二次方程。裸露地表土壤水分的反演精度R~2为0.6684,RMSE为0.0857 cm~3/cm~3。（2）针对植被覆盖地表选取四种雷达植被指数CR、PRVI、RVI、Dp SVI结合水云模型和SVR模型反演耕地土壤水分。结果表明,各雷达植被指数反演精度PRVI＞Dp SVI＞RVI＞CR;4月、6月和7月的反演精度R~2分别为0.8335、0.8425和0.8967,RMSE分别为0.0423 cm~3/cm~3、0.0428 cm~3/cm~3和0.0365 cm~3/cm~3,三期的反演结果可靠;对比像素尺度和地块尺度的反演精度,地块尺度的反演精度高于像素尺度,其R~2为0.7249,说明地块尺度的土壤水分反演适用于喀斯特山区且反演精度较高。（3）利用多模型组合反演得到研究区土壤水分并综合考虑种植结构、地形因子、石漠化等级、土壤性质等对结果进行分析。结果表明:研究区六月和七月的土壤水分高于四月,靠近城区的耕地土壤水分要略低于靠近村庄的土壤水分,主要与研究区的局部小气候和降雨量有关;通过种植结构分析,种植玉米的土壤水分整体较低,种植水稻和蔬菜的土壤水分整体较高,该分布特征主要与作物的种植特性有关;通过地形因子分析,高程在1100～1300 m的耕地土壤水分分布指数高,优势分布显著;通过耕地石漠化等级分析,非喀斯特地区的耕地土壤水分分布均匀,分层现象不明显;通过土壤物理性质分析,壤土的土壤水分均值较高,粘土土壤水分均值较低,粗骨土的土壤水分均值较低,与土壤的颗粒大小有关。环境因素中的种植结构、土壤物理性质对土壤水分的分布特征影响较大;而地形因子和石漠化等级则是在微地形和人为耕作等方面影响着土壤水分的空间分布。
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