基于Sentinel-1及Landsat 8数据的黑河中游农田土壤水分估算

来源 :遥感技术与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lichunhui128
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土壤水分是陆地表层系统中的关键变量。利用主动微波遥感,特别是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的观测,在监测和估计表层土壤水分时空分布方面已开展了诸多研究。然而,SAR土壤水分反演仍存在诸多挑战,特别是地表粗糙度和植被的影响。因此,本文提出了一种结合主动微波和光学遥感的优化估计方案,旨在同步反演植被含水量、地表粗糙度和土壤水分。反演算法首先在水云模型的框架下对模型中的植被透过率因子(与植被含水量密切相关)采用3种不同的光学遥感指数——修正的土壤调节植被指数(Mo
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未冻水和冰共同存在于冻土中,两者的相互转化即冻融变化深刻影响寒区地表水分循环和能量收支。被动微波遥感技术是土壤水分监测的主要手段,但目前大多应用于非冻结土壤的水分反演,对负温环境下冻结土壤中未冻水的反演研究较少。基于SMAP卫星升轨和降轨时刻的亮温观测数据和经改进后适用于青藏高原地区的零阶微波辐射模型,利用单通道算法(SCA)和双通道算法(DCA),对青藏高原东部黄河源区玛曲区域季节冻土中的未冻水