基于合成孔径雷达的土壤水分反演研究进展

发布时间：2021-11-27 22:18

　　土壤水分是水文、环境和农业等研究领域的重要参数,也是旱情监测和灌溉管理的关键指标,故及时获取土壤水分信息对水资源管理、生态规划和农业生产实践有着重要的意义和作用。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）具有一定的穿透能力和全天时、全天候工作的优势,已被广泛应用于土壤水分定量反演中。本文系统地总结了近年来国内外基于SAR数据反演土壤水分的研究进展和应用成果,重点分析了裸露地表和植被覆盖地表的水分反演现状,明确当前SAR反演土壤水分与实际应用需求的差距。为推动今后土壤水分反演研究发展,提高土壤水分反演模型的准确性,增强土壤水分反演方法的普适性和提高土壤水分反演结果的时空分辨率将是未来发展的三个重要方向。 

【文章来源】：三峡生态环境监测. 2020,5(02)

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 SAR监测土壤水分
2 裸露地表土壤水分反演
    2.1 单时相SAR数据反演土壤水分
    2.2 多时相SAR数据反演土壤水分
3 植被覆盖地表土壤水分反演
    3.1 极化SAR数据反演土壤水分
    3.2 极化分解SAR数据反演土壤水分
4 反演问题和展望
    4.1 土壤水分反演模型准确性不高
    4.2 土壤水分反演方法普适性不足
    4.3 土壤水分反演结果时空分辨率不高
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证[J]. 郭交,刘健,宁纪锋,韩文霆.  农业工程学报. 2019(14)
[2]土壤水分遥感反演研究进展[J]. 潘宁,王帅,刘焱序,赵文武,傅伯杰.  生态学报. 2019(13)
[3]基于多时相Sentinel-1SAR地表土壤水分反演的Alpha近似模型改进[J]. 陈婷婷,潘耀忠,孙林.  土壤学报. 2019(05)
[4]基于SVM的绿洲荒漠交错带土壤水分与地下水埋深反演[J]. 张钧泳,丁建丽,谭娇.  农业机械学报. 2019(03)
[5]PROSAIL模型和水云模型耦合反演农田土壤水分[J]. 蔡庆空,李二俊,陶亮亮,蒋瑞波.  农业工程学报. 2018(20)
[6]土壤水分反演特征变量研究综述[J]. 王俊霞,潘耀忠,朱秀芳,孙章丽.  土壤学报. 2019(01)
[7]基于时序Sentinel-1A数据的农田土壤水分变化检测分析[J]. 张祥,陈报章,赵慧,汪磊.  遥感技术与应用. 2017(02)
[8]L波段主被动微波协同反演裸土土壤水分[J]. 马红章,刘素美,彭爱华,孙林,孙根云.  农业工程学报. 2016(19)
[9]基于Freeman分解的喀斯特高原山区烟田土壤水分反演研究[J]. 王平,周忠发,廖娟.  地理与地理信息科学. 2016(02)
[10]利用多时相Sentinel-1 SAR数据反演农田地表土壤水分[J]. 何连,秦其明,任华忠,都骏,孟晋杰,杜宸.  农业工程学报. 2016(03)



本文编号：3523152