一种基于AMSR-E和ASAR数据的土壤水分协同反演方法
【图文】：
北京大学学报(自然科学版)第52卷第5期2016年9月904图1主、被动微波土壤水分协同反演方法技术路线Fig.1Soilmoistureretrievalschemeswithcombinedactiveandpassivemicrowaveremotesensingobservation动微波高时空分辨率土壤水分协同反演方法。本方法包括两步,技术路线如图1所示。第1步,利用不依赖地面观测数据的土壤水分基准日期值反演方法获得高分辨率土壤水分基准日期值:用补偿后的AMSR-E土壤湿度产品作为“实测土壤水分”,并将ASAR后向散射系数匹配到与AMSR-E相同的空间分辨率,最后基于AIEM模型进行数据拟合,得到土壤水分的表达式,并应用到日期A的30m分辨率的ASAR数据中,获得ASAR一个重访周期内土壤水分的基本情况。第2步,依据逐日土壤水协同反演方法获得逐日高分辨率的土壤水分:在第一步获得的基准日期值的基础上,利用补偿后的AMSR-E土壤湿度产品计算日期B与基准日期A的土壤水分的变化量,并将其重采样到与ASAR数据相同大小的像元,最后将基准日期值与日变化量相加即可得到该重访周期内任意日期B的高分辨率土壤水分。1.1不依赖地面数据的土壤水分基准日期值反演方法1.1.1AMSR-E土壤湿度产品补偿研究表明,AMSR-E土壤湿度产品虽然能够提供全球粗分辨率的土壤水分数据,但其值相对地面实测的土壤水分偏小[1415]。为使AMSR-E土壤湿度产品更好地与地面实测数据保持一致,本研究对AMSR-E土壤湿度产品进行补偿。陈洁[14]对2006—2008年我国西北陕西(包含本文研究区域)、新疆、甘肃等5省148个农气站0~10cm的土壤水分观测数据与AMSR-E土壤湿度产品进行了对比分析,结果表明,2006—2008年AMSR-E反演的西北地区土壤湿度数据整体变化不大,但相比地面实测数据要小40%左右。本文研究区域内只有一个农业气象站,无法进行统计分?
李新等一种基于AMSR-E和ASAR数据的土壤水分协同反演方法905图2研究区域位置Fig.2LocationofthestudyareaAIEM模型对建筑、水体和高大植被区域反演效果较差,因此在重采样前,采用该区域同一时期的Landsat真彩色合成影像,在目视判读的基础上,对原始ASAR数据进行粗分类,将ASAR地物分为建筑、裸地农田和水体山林三类,然后将建筑与水体山林区域进行掩膜,剔除模型不适用的地物覆盖区域。掩膜处理后,对ASAR数据进行重采样,相当于仅对裸地农田区域的后向散射系数取均值作为重采样后ASAR像元的后向散射系数。这样不仅可以保证模型的可靠性和适用性,而且能大幅度减少参与运算的原始ASAR像元数。1.1.3简化AIEM模型参数拟合与反演在主动微波土壤水分反演中,积分方程模型(integratedequationmodel,IEM)能在一个很宽的地表粗糙度范围内再现真实地表后向散射情况,已广泛应用于微波地表散射、辐射的模拟和分析[16]。近年来,IEM模型经过不断改进和完善,发展成为高级积分方程模型AIEM,使模型模拟结果和精度得到不断提高。已有的研究表明,裸露地表的后向散射系数主要受地表粗糙度、地表含水量和入射角的影响,AIEM模型可简化[17]为σpq(dB)=Apq(θ)×log10(Mv)+Bpq(θ)×log10(Zs)+Cpq(θ)。(2)本文采用的数据为HH/VV的双极化组合。渭北台塬地势相对平坦,地表粗糙度变化不明显,因此可以利用两种极化组合消去Zs,从而得到针对ASAR双极化数据的土壤水分反演模型:log10(Mv)=A(θ)×σHH+B(θ)×σvv+C(θ),(3)式中,Mv(%)表示补偿后的AMSR-E土壤体积含水量,σHH和σvv分别表示重采样到相同空间分辨率后ASAR水平极化和垂直极化的后向散射系数,A(θ),B(θ)和C(θ)是待拟合?
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本文编号：2564047
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