主动微波遥感矿区地表土壤水分反演实验研究
发布时间：2023-06-15 21:49
土壤水分是全球水循环和能量交换过程中一个关键变量,在水文、气候和农业生产中扮演着重要角色。荒漠化生境地表植被对土壤水分变化极为敏感,而荒漠化采矿沉陷区,植被生态更加脆弱易损,目前这一领域的研究相当薄弱。现有的研究多是利用光学数据反演植被冠层及土壤表层水分变化,研究手段较为单一,而且没有严格界定开采区与非开采区,因此无法获得采矿造成土壤湿度变化的规律性,更无法将开采沉陷与土壤水分变化建立起必然的联系。以内蒙—陕西交界处的干旱—半干旱矿区为研究区,首先利用Radarsat-2 HH单极化数据反演了研究区地表土壤水分,并利用MODIS地表反射率数据反演结果做对比验证;然后结合Radarsat-2的DInSAR结果探索了矿区复杂背景下,地表土壤水的时空变化规律。为了进一步对此变化规律做验证,又利用Sentinel-1A VH/VV双极化数据同样反演了研究区地表土壤水分,并利用Landsat-8地表反射率数据反演结果做对比验证;然后结合Sentinel-1A的DInSAR结果同样得到一个采矿沉陷区地表土壤水时空变化规律。在用双极化数据(Sentinel-1A VH/VV)反演时,注意到采矿沉陷区...
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题依据及研究意义
1.2 遥感土壤水分反演的研究现状
1.2.1 可见学-近红外遥感土壤水分反演
1.2.2 热红外遥感土壤水分反演
1.2.3 微波遥感土壤水分反演
1.2.4 现有问题及分析
1.3 主要研究内容
1.4 技术路线
1.5 论文结构
1.6 小结
2 研究区与数据源
2.1 研究区概况
2.2 数据说明
2.2.1 Radarsat-2 单极化数据
2.2.2 MODIS地表反射率数据
2.2.3 土壤质地数据
2.2.4 SRTM3 V4 数据
2.2.5 Sentinel-1A双极化数据
2.2.6 Landsat-8 地表反射率数据
2.3 小结
3 土壤水分反演理论基础
3.1 SAR土壤水分反演理论基础
3.1.1 SAR系统参数
3.1.2 雷达方程和后向散射系数
3.1.3 SAR干涉
3.1.4 植被参数
3.1.5 地表粗糙度
3.1.6 土壤水分
3.1.7 土壤介电常数
3.2 可见光-近红外遥感土壤水分反演理论基础
3.3 小结
4 Radarsat-2和MODIS数据的土壤水分反演
4.1 Radarsat-2和MODIS数据预处理
4.1.1 Radarsat-2 后向散射系数图像生成
4.1.2 Radarsat-2 开采沉陷区提取
4.1.3 MODIS数据预处理
4.2 Radarsat-2 土壤水分反演
4.3 MODIS土壤水分反演
4.4 Radarsat-2和MODIS反演结果对比
4.5 沉陷区内外土壤水分含量一次对比
4.6 小结
5 Sentinel-1A和 Landsat-8 数据的土壤水分反演
5.1 Sentinel-1A和 Landsat-8 数据预处理
5.1.1 Sentinel-1A后向散射系数图像生成
5.1.2 Sentinel-1A开采沉陷区提取
5.1.3 Landsat-8 数据预处理
5.2 Sentinel-1A数据的土壤水分反演
5.2.1 “水云模型”去除植被影响
5.2.2 Sentinel-1A土壤水分反演
5.3 Landsat-8 土壤水分反演
5.4 Sentinel-1A和 Landsat-8 反演结果对比
5.5 沉陷区内外土壤水分含量二次对比
5.6 小结
6 改进模型的Sentinel-1A双极化数据土壤水分反演
6.1 相干系数图像生成
6.2 改进模型的Sentinel-1A数据土壤水分反演
6.3 Sentinel-1A和 Landsat-8 反演结果二次对比
6.4 沉陷区内外土壤水分含量三次对比
6.5 小结
7 结论与展望
7.1 主要研究结论
7.2 特色与创新点
7.3 不足与展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
本文编号：3833737
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题依据及研究意义
1.2 遥感土壤水分反演的研究现状
1.2.1 可见学-近红外遥感土壤水分反演
1.2.2 热红外遥感土壤水分反演
1.2.3 微波遥感土壤水分反演
1.2.4 现有问题及分析
1.3 主要研究内容
1.4 技术路线
1.5 论文结构
1.6 小结
2 研究区与数据源
2.1 研究区概况
2.2 数据说明
2.2.1 Radarsat-2 单极化数据
2.2.2 MODIS地表反射率数据
2.2.3 土壤质地数据
2.2.4 SRTM3 V4 数据
2.2.5 Sentinel-1A双极化数据
2.2.6 Landsat-8 地表反射率数据
2.3 小结
3 土壤水分反演理论基础
3.1 SAR土壤水分反演理论基础
3.1.1 SAR系统参数
3.1.2 雷达方程和后向散射系数
3.1.3 SAR干涉
3.1.4 植被参数
3.1.5 地表粗糙度
3.1.6 土壤水分
3.1.7 土壤介电常数
3.2 可见光-近红外遥感土壤水分反演理论基础
3.3 小结
4 Radarsat-2和MODIS数据的土壤水分反演
4.1 Radarsat-2和MODIS数据预处理
4.1.1 Radarsat-2 后向散射系数图像生成
4.1.2 Radarsat-2 开采沉陷区提取
4.1.3 MODIS数据预处理
4.2 Radarsat-2 土壤水分反演
4.3 MODIS土壤水分反演
4.4 Radarsat-2和MODIS反演结果对比
4.5 沉陷区内外土壤水分含量一次对比
4.6 小结
5 Sentinel-1A和 Landsat-8 数据的土壤水分反演
5.1 Sentinel-1A和 Landsat-8 数据预处理
5.1.1 Sentinel-1A后向散射系数图像生成
5.1.2 Sentinel-1A开采沉陷区提取
5.1.3 Landsat-8 数据预处理
5.2 Sentinel-1A数据的土壤水分反演
5.2.1 “水云模型”去除植被影响
5.2.2 Sentinel-1A土壤水分反演
5.3 Landsat-8 土壤水分反演
5.4 Sentinel-1A和 Landsat-8 反演结果对比
5.5 沉陷区内外土壤水分含量二次对比
5.6 小结
6 改进模型的Sentinel-1A双极化数据土壤水分反演
6.1 相干系数图像生成
6.2 改进模型的Sentinel-1A数据土壤水分反演
6.3 Sentinel-1A和 Landsat-8 反演结果二次对比
6.4 沉陷区内外土壤水分含量三次对比
6.5 小结
7 结论与展望
7.1 主要研究结论
7.2 特色与创新点
7.3 不足与展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
本文编号：3833737
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3833737.html
