微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究

发布时间：2017-08-13 04:02

  本文关键词：微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究

  更多相关文章： 土壤水分 协同反演 稀疏植被 水云模型 AIEM模型

【摘要】：土壤水分是水文循环中的关键因素,尤其对旱区的生态环境具有十分重要的意义。微波遥感是反演土壤水分的有效手段,而植被是影响土壤水分反演精度的重要因素。因此,对土壤水分的反演需要考虑植被的影响。本文以内蒙古乌审旗为研究区,利用Radarsat-2雷达数据与TM光学数据,对旱区稀疏植被覆盖地表土壤水分反演进行研究。利用TM数据,分别选取NDVI和NDWI指数对植被含水量进行反演,通过水云模型消除植被层对土壤后向散射系数的影响;在此基础上,根据研究区地表植被特性,提出一种基于AIEM模型的反演土壤水分的改进算法,反演了不同粗糙度参数、不同极化(VV极化和HH极化)条件下的研究区土壤水分。反演结果与野外实测数据的对比结果表明,本文提出的基于地表植被特性的土壤水分改进算法,具有更好的适应性;土壤水分反演模式Mv lhσvv(1)(VV极化方式下采用NDVI去除植被影响的反演模式)更适合于旱区考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分的反演。
【作者单位】： 长安大学地球科学与资源学院;旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室;
【关键词】： 土壤水分 协同反演 稀疏植被 水云模型 AIEM模型
【基金】：国家自然科学基金项目(41272246,41371220) 教育部科学技术研究重点项目(108183) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2013G3272013)
【分类号】：S127;S152.7
【正文快照】： 化)条件下的研究区土壤水分。反演结果与野外实测数据的对比结果表明,本文提出的基于地表植被特性的土壤水分改进算法,具有更好的适应性;土壤水分反演模式Mvlhσvv(1)(VV极化方式下采用NDVI去除植被影响的反演模式)更适合于旱区考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分的反演。1引

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本文编号：665257