基于合成孔径雷达卫星数据反演表层土壤含水量的研究

发布时间：2017-10-25 11:38

  本文关键词：基于合成孔径雷达卫星数据反演表层土壤含水量的研究

  更多相关文章： 水云模型 后向散射系数 土壤表层相对湿度 ASAR 精度检验

【摘要】：土壤含水量与人类生活紧密相关。土壤含水量不仅是农作物生长发育的基本条件,同样影响着水资源的形成、转换及消耗,在地表径流等过程中扮演着重要角色。土壤水含量的研究,对于整个流域径流产生、防旱减灾、防洪、湿溃害监测预警等有着极其重要的意义。由于土壤含水量在自然环境状况中随着空间和时间的变化较大,难以大范围、连续地对其进行精确的测量和监测。微波遥感相较于其他波段遥感的优势,使其成为监测区域内土壤湿度时空变化的有效途径。由于植被覆盖地表的特殊性,不能将冠层的后向散射系数直接与土壤含水量联系起来,需要去除植被对其影响。因此,如果能够考虑与作物类型有关的系数代入到模型中,去除植被对土壤含水量的影响,将对植被覆盖地表土壤含水量的许多研究方法提供重要参考。本文选择江苏省为研究区,首先采用ASAR GM数据、MODIS数据,基于透雨状况计算水云模型中与作物类型相关的经验系数,建立适用于研究区江苏省的水云模型,以此计算土壤的后向散射系数,并通过土壤后向散射系数与土壤含水量之间的关系,求得土壤表层的相对湿度。然后分别采用自动土壤水分观测站的实测数据以及AMSR-E提供的产品湿度数据,对反演的土壤表层相对湿度进行相关性分析及精度检验。最后分别从空间、时间尺度,对研究区江苏省的土壤相对湿度分布状况进行空间分布和时间变化特征的分析。研究结果表明,基于水云模型计算公式,在透雨状况下求得的与作物类型相关的经验系数具有一定参考价值,以此建立的土壤表层后向散射系数模型具有较高的精度。利用自动土壤水分观测站实测数据及AMSR-E提供的湿度产品数据对模型进行精度检验,我们发现：自动土壤水分观测站实测数据的检验精度更高,更适合本文研究区的精度检验；而由于AMSR-E分辨率较低,更适合大尺度区域的精度验证,对于研究区较小的区域,使用AMSR-E进行验证的工作仍需进一步进行。
【关键词】：水云模型 后向散射系数 土壤表层相对湿度 ASAR 精度检验
【学位授予单位】：杭州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.7
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1. 绪论10-17
• 1.1 研究目的与意义10-11
• 1.2 国内外研究进展11-14
• 1.3 研究内容及技术路线14-17
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 技术路线15
• 1.3.3 研究来源及项目支持15-17
• 2. 微波遥感的基本原理和土壤水分的基础研究17-21
• 2.1 微波遥感的基本原理17
• 2.2 微波遥感的特点17-18
• 2.3 雷达方程和后向散射系数18-19
• 2.4 土壤含水量19-21
• 3. 研究区域概况与数据介绍21-29
• 3.1 研究区概况21-22
• 3.2 数据介绍22-29
• 3.2.1 ASAR数据22-23
• 3.2.2 MODIS数据23-24
• 3.2.3 AMSR-E数据24-27
• 3.2.4 地面实测数据27-29
• 4. 植被覆盖地表土壤含水量反演算法29-39
• 4.1 植被覆盖地表土壤含水量反演原理29-32
• 4.2 植被覆盖地表土壤含水量反演流程32-39
• 4.2.1 影像参数的提取32-34
• 4.2.2 水云模型参数的确定34-36
• 4.2.3 土壤相对湿度的反演36-39
• 5. 江苏省土壤含水量反演结果验证与分析39-53
• 5.1 土壤含水量反演结果验证39-48
• 5.1.1 与土壤含水量实测数据的验证39-43
• 5.1.2 与AMSR-E土壤湿度产品的验证43-48
• 5.2 土壤含水量的时空分布研究48-53
• 5.2.1 空间分布特征50
• 5.2.2 时间变化特征50-53
• 6. 结论与展望53-56
• 6.1 主要结论53-54
• 6.1.1 基于透雨状况确定了水云模型中与作物类型相关的经验系数53
• 6.1.2 利用土壤后向散射系数与土壤水分之间的关系计算土壤表层相对湿度53-54
• 6.1.3 采用地面实测数据和AMSR-E湿度产品数据对反演模型进行了精度评价54
• 6.2 创新点54-55
• 6.3 展望55-56
• 参考文献56-59
• 作者简历59

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本文编号：1093570