基于Sentinel-1A SAR与Landsat-8 OLI影像的土壤含水量反演—北麓河流域

发布时间：2020-03-25 23:58

【摘要】：土壤含水量与植被长势密切相关,特别是干旱半干旱地区的植被更容易受到土壤含水量变化的影响,而植被变化又会对区域生态环境、气候以及人类生产生活产生很强的反馈作用,因此土壤含水量反演及其动态变化分析一直是国内外研究的热点。本文以北麓河流域作为典型研究区,借助“水-云”模型减弱植被层对土壤后向散射系数的贡献,联合Sentinel-1A SAR和Landsat-8 OLI数据源进行地表土壤水分反演,提出了一种组合经验模型的思路,利用现有经验与半经验模型进行组合,消除了模型对土壤介电常数和地表均方根高度对数据信息的依赖,直接建立了土壤后向散射系数与土壤含水量之间的关系。借助研究区实测土壤含水量数据对组合模型参数进行了修改,通过循环迭代找到了使土壤含水量反演数据与实测数据差值最小的模型参数,之后获取了2018年7月北麓河流域的土壤含水量数据,并分析了研究区土壤含水量的分布特点及其影响因素,最后又借助组合模型反演出了研究区2017年7月的土壤含水量数据,并分析了研究区土壤体积含水量年变化情况。得到以下结论:(1)本文反演出的土壤含水量分布图显示整个研究区西部土壤含水量大于东部地区,中部地区的土壤含水量南北部略高于中部。(2)研究区土壤含水量的分布状况会受到很多因素的影响,如地形、植被、水域和土壤的分布都会影响该地区的土壤含水量。(3)对比2018年研究区土壤体积含水量分布图与2018年研究区湿度分量分布图,两图数值大小分布基本一致,验证了整个研究区土壤含水量数据反演结果的可靠性;对比了2017年研究区土壤含水量分布图,与2017年研究区的湿度分量分布图,两图数值大小分布基本一致,验证了该组合经验模型对于计算研究区时序影像数据具有一定的稳定性。(4)对于整个研究区土壤含水量的变化情况,2018年的土壤含水量比2017年的土壤含水量要高。
【图文】：

技术路线图

-1 极化波组合方式（（a）HH 极化；（b）VV 极化；（c）HV 极化；（d）VH 极AR 影像的后向散射系数会受到目标地物形状的影响，，遇到水平的地的后向散射系数的值会较大，而遇到垂直地物，V 极化波的后向散会较大。3 入射角达信号波的入射角是信号波在入射时的入射方向与地球水平面法夹角。传感器接收到的散射回波不仅会受到地物表面粗糙度的影响磁波入射角大小的影响。如果入射角的值较大，地物散射回波中所息会更多的含有小尺度地表的结构资料信息，入射角 与不同粗糙后向散射信息σ之间的关系如图 2-2 所示（戴昌达，2004）。
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S152.7

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本文编号：2600626