考虑稀疏植被影响的地表土壤水分微波遥感反演

发布时间：2017-06-14 04:03

  本文关键词：考虑稀疏植被影响的地表土壤水分微波遥感反演，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：土壤水分是区域陆地水循环、碳循环以及大气循环的重要环节,影响着地表的能量平衡和物质交换。鄂尔多斯市乌审旗地处我国干旱区,这一带降水稀少,蒸散发强烈,土壤含水量低,水资源尤其珍贵。区域尺度上的土壤水分监测有助于为当地农作物生产、旱情防治以及生态监测等方面提供决策支持。微波遥感是当前大尺度土壤水分监测的重要技术之一,它不受天气及光照条件影响,具有全天时、全天候的特点,可以实时高效的对土壤水分信息进行大范围采集。微波遥感反演土壤水分受诸多因素影响,如雷达自身参数、地表粗糙度等,除此之外还会受到植被覆盖的影响。如何有效消除植被对微波反演土壤水分的影响一直是国内外的研究热点。本文以内蒙古鄂尔多斯市乌审旗为研究区,利用RADARSAT-2雷达数据与光学数据,对考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分反演方法开展研究,分别选取NDVI和NDWI指数通过水云模型改正植被对地表后向散射系数的影响;讨论了水云模型经验系数的取值与土壤水分反演精度的关系,确定了经验系数的最佳取值;对水云模型在本研究区反演精度不高的原因进行了探讨,结合AIEM模型,建立了改进的反演算法,将未考虑植被影响的反演算法和仅考虑有效相关长度改正、后向散射系数改正的反演算法进行精度对比,最终确定了适于研究区的土壤水分反演算法,并利用该算法反演研究区土壤水分;分析了研究区土壤含水量的分布特点及土壤水分与NDVI间的响应关系。本文主要研究成果如下:(1)利用水云模型,通过由NDVI、NDWI计算的植被含水量,可从总的地表后向散射系数中改正植被影响,且利用NDVI改正植被影响的效果优于利用NDWI的改正效果。(2)水云模型经验系数A的变化对反演精度几乎没有影响,而不同实测站点(site)经验系数B的取值不同。反演算法Mv~(lh)_((σvv)(1))在site 1和site 4,当B=0.02时反演精度最高,IA达到了0.928;在site 3和site 6,当B=0.03时反演精度最高,IA为0.744。(3)通过后向散射系数反演的有效相关长度的精度与极化方式和均方根高度取值有关。当均方根高度为2.0cm时,HH极化与VV极化与反演的有效相关长度的相关系数均达到最大值,其值都大于0.8。(4)不同极化方式下,土壤水分的反演精度不同。对于风沙滩地区,VV极化方式反演的土壤水分比HH极化方式反演的精度高。(5)对于风沙滩地区,本文提出的仅改正后向散射系数的反演算法具有更好的适应性,其中反演模式Mv~(lh)_((σvv)(1))(即利用NDVI改正植被影响的VV极化后向散射系数,与未改正植被影响的HH极化有效相关长度联合反演)更适于旱区土壤水分的反演(R=0.852,IA=0.902,RMSE=6.178%)。(6)研究区整体土壤含水量较低,土壤体积含水量主要分布在9%-19%之间。土壤含水量与NDVI呈线性拟合关系,R2=0.5809;当土壤体积含水量小于15%时,NDVI值大多低于0.3。
【关键词】：土壤水分 水云模型 AIEM模型 RADARSAT-2 稀疏植被
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.7;S127
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 前言11-18
• 1.1 选题背景及研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 裸露地表土壤水分研究现状12-13
• 1.2.2 植被覆盖地表土壤水分研究现状13-14
• 1.3 主要研究内容14-17
• 1.4 论文结构17-18
• 第二章 微波遥感反演土壤水分基本原理18-30
• 2.1 微波遥感基本原理18-22
• 2.1.1 电磁波谱与电磁波的传播18-19
• 2.1.2 雷达方程和后向散射系数19-20
• 2.1.3 雷达系统参数20-22
• 2.2 土壤水分相关地表参数22-30
• 2.2.1 土壤含水量参数23
• 2.2.2 土壤介电特性23-25
• 2.2.3 地表粗糙度25-28
• 2.2.4 地表植被参数28-30
• 第三章 土壤水分微波反演模型30-41
• 3.1 裸露地表土壤水分微波反演模型30-36
• 3.1.1 经验—半经验模型30-32
• 3.1.2 理论模型32-36
• 3.2 植被覆盖地表土壤水分微波反演模型36-41
• 3.2.1 MIMICS模型37-38
• 3.2.2 水云模型38-41
• 第四章 考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分反演41-56
• 4.1 研究区概况及数据源41-46
• 4.1.1 研究区概况41-42
• 4.1.2 数据源及预处理42-46
• 4.2 水云模型估算土壤直接后向散射系数46-49
• 4.2.1 植被含水量计算46-47
• 4.2.2 水云模型估算土壤直接后向散射系数47-49
• 4.3 基于高级积分方程模型的土壤水分反演49-56
• 4.3.1 有效相关长度的估算49-52
• 4.3.2 土壤水分反演52-56
• 第五章 改进的土壤水分反演方法56-65
• 5.1 仅改正有效相关长度的土壤水分反演56-58
• 5.2 仅改正后向散射系数的土壤水分反演58-60
• 5.3 优化水云模型经验系数60-62
• 5.4 土壤水分反演模型应用与分析62-65
• 结论与展望65-67
• 主要结论及讨论65-66
• 展望66-67
• 参考文献67-73
• 攻读学位期间取得的研究成果73-74
• 致谢74

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