被動(dòng)微波和主動(dòng)微波監(jiān)測(cè)土壤水分的方法
來源： http://www.youping.net 更新時(shí)間：2012-11-15 17:43:04 閱讀次
被動(dòng)微波監(jiān)測(cè)土壤水分
被動(dòng)微波反演土壤水分已有 30 多年的歷史。20 世紀(jì) 70 年代初，美國(guó)國(guó)家航空航天局( NASA) 在亞歷山大農(nóng)田進(jìn)行了航空微波輻射計(jì)飛行試驗(yàn)，同步觀測(cè)了 0—15cm 的土壤濕度，使用土壤水分監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)亮度溫度與土壤濕度( 質(zhì)量百分比) 具有較好的線性相關(guān)。Njoku 等基于輻射傳輸方程，建立亮度溫度與土壤濕度等參數(shù)的非線性方程，然后用迭代法和最小二乘法解非線性方程求出土壤濕度。Jackson和Koike利用被動(dòng)微波遙感對(duì)較大尺度的土壤水分進(jìn)行了制圖研究和試驗(yàn)。植被對(duì)土壤水分反演的影響是不可忽視的因素，為了消除植被的影響，必須注重植被的遙感監(jiān)測(cè)，建立相關(guān)的計(jì)算模型。Teng等研究了植被對(duì)土壤水分監(jiān)測(cè)的影響，結(jié)果表明在濃密植被覆蓋區(qū)土壤濕度監(jiān)測(cè)中應(yīng)避免使用 19GHZ 波段，盡量選擇較長(zhǎng)波段微波輻射，以消除植被對(duì)土壤濕度反演的影響。Frate等利用由微波遙感獲得的比輻射率經(jīng)過兩個(gè)隱藏層的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練得到土壤含量。Bindlish利用改進(jìn)的 IEM 模型，得到了與實(shí)際土壤濕度相關(guān)性高達(dá) 0． 95 的反演結(jié)果。喬平林基于 BSM 模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( ANN) 進(jìn)行了土壤濕度的反演，即使在先驗(yàn)知識(shí)具有不確定時(shí)仍能保證一定的準(zhǔn)確度。王磊等引入微波極化差異指數(shù)( MPDI) 概念，提出了一種自動(dòng)區(qū)分地面植被覆蓋情況的方法，改進(jìn)了 Richard 提出的計(jì)算植被消光系數(shù)的方程，提高了反演的效率。
主動(dòng)微波監(jiān)測(cè)土壤水分
主動(dòng)微波土壤濕度反演已有30 多年的歷史，最早研究始于 Ulaby 等人的實(shí)驗(yàn)。其中，裸土土壤濕度反演研究開展較多，Dobson、Oh、Shi 等結(jié)合物理模型和多頻、多極化或全極化數(shù)據(jù)建立了土壤水分反演的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑢?shí)現(xiàn)了裸土土壤水分反演。但是當(dāng)用于植被覆蓋地表時(shí)，未能有效地實(shí)現(xiàn)土壤濕度的反演。
目前，植被覆蓋區(qū)土壤濕度微波遙感反演研究主要基于現(xiàn)有的植被模型( 如水-云模型和 MIMICS 模型) ，在獲得試驗(yàn)區(qū)植被層信息后，將以上模型參數(shù)進(jìn)行校正，去除植被層對(duì)地表土壤濕度反演的影響。例如，Roger等基于模擬數(shù)據(jù)建立了農(nóng)作物覆蓋地表土壤濕度反演的經(jīng)驗(yàn)回歸模型; Baghdadi等對(duì) IEM 模型進(jìn)行了半經(jīng)驗(yàn)性的標(biāo)定，改進(jìn)了像元尺度上相關(guān)長(zhǎng)度的表達(dá)，提高了土壤水分反演的精度; Rahman等探討了粗糙度對(duì)觀測(cè)信號(hào)的貢獻(xiàn)，從而求得粗糙度的分布信息，進(jìn)而獲得土壤水分反演結(jié)果; 施建成等利用目標(biāo)分解方法分離出植被散射部分，在一定程度上克服了植被層和表面粗糙度的變化對(duì)雷達(dá)后向散射對(duì)土壤水分的影響; 楊虎等利用多時(shí)相 Radarsat ScanSAR 雷達(dá)后向散射系數(shù)圖像繁衍得到了地表土壤水分變化模式信息; 鮑艷松等利用 TM 遙感數(shù)據(jù)削弱植被散射和衰減的影響，基于 ASAR 和 TM 數(shù)據(jù)建立冬小麥覆蓋下的土壤濕度反演模型，實(shí)現(xiàn)了冬小麥覆蓋下土壤濕度的反演。
主被動(dòng)微波結(jié)合土壤水分研究
目前，主被動(dòng)聯(lián)合反演土壤水分的研究方法可大致分為兩種: 一種是將主動(dòng)微波與被動(dòng)微波數(shù)據(jù)融合在一起應(yīng)用于無(wú)線墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，共同對(duì)地表參數(shù)進(jìn)行反演。第二種是首先采用被動(dòng)微波數(shù)據(jù)獲取低分辨率的地表土壤水分結(jié)果，在此基礎(chǔ)上再利用主動(dòng)微波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取分辨率更高的土壤水分結(jié)果。Lee分別針對(duì)主被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)建立了亮度溫度、后向散射系數(shù)與地表土壤水分、植被參數(shù)( LAI) 的關(guān)系，利用幾何光學(xué)模型模擬主動(dòng)微波散射，用水云模型計(jì)算植被影響。隨后建立了表征前向模型模擬結(jié)果與衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)值的差異函數(shù)，利用不同通道對(duì)前向模型中各參數(shù)進(jìn)行確定。Narayan基于特定假設(shè)，首先用被動(dòng)微波傳感器數(shù)據(jù)反演得到對(duì)應(yīng)時(shí)相土壤水分，然后用兩個(gè)相鄰時(shí)相被動(dòng)微波土壤水分結(jié)果及同期被動(dòng)微波像元內(nèi)部的主動(dòng)微波數(shù)據(jù)計(jì)算兩次觀測(cè)之間該被動(dòng)微波像元內(nèi)部的后向散射-土壤水分變化系數(shù)。進(jìn)而推算后續(xù)時(shí)相主動(dòng)微波像元尺度土壤水分值。Chauhan利用機(jī)載合成孔徑雷達(dá) AIRSAR 和輻射計(jì) PBMR，采用主被動(dòng)結(jié)合的方法，對(duì)美 Mahantango流域土壤水分進(jìn)行了研究，結(jié)果與觀測(cè)值吻合良好。李震等研究建立了一個(gè)半經(jīng)驗(yàn)公式模型，用來計(jì)算體散射項(xiàng)，綜合時(shí)間序列的主動(dòng)和被動(dòng)微波數(shù)據(jù)，消除植被覆蓋的影響，估算地表土壤水分變化狀況。
被動(dòng)微波反演土壤水分已有 30 多年的歷史。20 世紀(jì) 70 年代初，美國(guó)國(guó)家航空航天局( NASA) 在亞歷山大農(nóng)田進(jìn)行了航空微波輻射計(jì)飛行試驗(yàn)，同步觀測(cè)了 0—15cm 的土壤濕度，使用土壤水分監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)亮度溫度與土壤濕度( 質(zhì)量百分比) 具有較好的線性相關(guān)。Njoku 等基于輻射傳輸方程，建立亮度溫度與土壤濕度等參數(shù)的非線性方程，然后用迭代法和最小二乘法解非線性方程求出土壤濕度。Jackson和Koike利用被動(dòng)微波遙感對(duì)較大尺度的土壤水分進(jìn)行了制圖研究和試驗(yàn)。植被對(duì)土壤水分反演的影響是不可忽視的因素，為了消除植被的影響，必須注重植被的遙感監(jiān)測(cè)，建立相關(guān)的計(jì)算模型。Teng等研究了植被對(duì)土壤水分監(jiān)測(cè)的影響，結(jié)果表明在濃密植被覆蓋區(qū)土壤濕度監(jiān)測(cè)中應(yīng)避免使用 19GHZ 波段，盡量選擇較長(zhǎng)波段微波輻射，以消除植被對(duì)土壤濕度反演的影響。Frate等利用由微波遙感獲得的比輻射率經(jīng)過兩個(gè)隱藏層的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練得到土壤含量。Bindlish利用改進(jìn)的 IEM 模型，得到了與實(shí)際土壤濕度相關(guān)性高達(dá) 0． 95 的反演結(jié)果。喬平林基于 BSM 模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( ANN) 進(jìn)行了土壤濕度的反演，即使在先驗(yàn)知識(shí)具有不確定時(shí)仍能保證一定的準(zhǔn)確度。王磊等引入微波極化差異指數(shù)( MPDI) 概念，提出了一種自動(dòng)區(qū)分地面植被覆蓋情況的方法，改進(jìn)了 Richard 提出的計(jì)算植被消光系數(shù)的方程，提高了反演的效率。
主動(dòng)微波監(jiān)測(cè)土壤水分
主動(dòng)微波土壤濕度反演已有30 多年的歷史，最早研究始于 Ulaby 等人的實(shí)驗(yàn)。其中，裸土土壤濕度反演研究開展較多，Dobson、Oh、Shi 等結(jié)合物理模型和多頻、多極化或全極化數(shù)據(jù)建立了土壤水分反演的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑢?shí)現(xiàn)了裸土土壤水分反演。但是當(dāng)用于植被覆蓋地表時(shí)，未能有效地實(shí)現(xiàn)土壤濕度的反演。
目前，植被覆蓋區(qū)土壤濕度微波遙感反演研究主要基于現(xiàn)有的植被模型( 如水-云模型和 MIMICS 模型) ，在獲得試驗(yàn)區(qū)植被層信息后，將以上模型參數(shù)進(jìn)行校正，去除植被層對(duì)地表土壤濕度反演的影響。例如，Roger等基于模擬數(shù)據(jù)建立了農(nóng)作物覆蓋地表土壤濕度反演的經(jīng)驗(yàn)回歸模型; Baghdadi等對(duì) IEM 模型進(jìn)行了半經(jīng)驗(yàn)性的標(biāo)定，改進(jìn)了像元尺度上相關(guān)長(zhǎng)度的表達(dá)，提高了土壤水分反演的精度; Rahman等探討了粗糙度對(duì)觀測(cè)信號(hào)的貢獻(xiàn)，從而求得粗糙度的分布信息，進(jìn)而獲得土壤水分反演結(jié)果; 施建成等利用目標(biāo)分解方法分離出植被散射部分，在一定程度上克服了植被層和表面粗糙度的變化對(duì)雷達(dá)后向散射對(duì)土壤水分的影響; 楊虎等利用多時(shí)相 Radarsat ScanSAR 雷達(dá)后向散射系數(shù)圖像繁衍得到了地表土壤水分變化模式信息; 鮑艷松等利用 TM 遙感數(shù)據(jù)削弱植被散射和衰減的影響，基于 ASAR 和 TM 數(shù)據(jù)建立冬小麥覆蓋下的土壤濕度反演模型，實(shí)現(xiàn)了冬小麥覆蓋下土壤濕度的反演。
主被動(dòng)微波結(jié)合土壤水分研究
目前，主被動(dòng)聯(lián)合反演土壤水分的研究方法可大致分為兩種: 一種是將主動(dòng)微波與被動(dòng)微波數(shù)據(jù)融合在一起應(yīng)用于無(wú)線墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，共同對(duì)地表參數(shù)進(jìn)行反演。第二種是首先采用被動(dòng)微波數(shù)據(jù)獲取低分辨率的地表土壤水分結(jié)果，在此基礎(chǔ)上再利用主動(dòng)微波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取分辨率更高的土壤水分結(jié)果。Lee分別針對(duì)主被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)建立了亮度溫度、后向散射系數(shù)與地表土壤水分、植被參數(shù)( LAI) 的關(guān)系，利用幾何光學(xué)模型模擬主動(dòng)微波散射，用水云模型計(jì)算植被影響。隨后建立了表征前向模型模擬結(jié)果與衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)值的差異函數(shù)，利用不同通道對(duì)前向模型中各參數(shù)進(jìn)行確定。Narayan基于特定假設(shè)，首先用被動(dòng)微波傳感器數(shù)據(jù)反演得到對(duì)應(yīng)時(shí)相土壤水分，然后用兩個(gè)相鄰時(shí)相被動(dòng)微波土壤水分結(jié)果及同期被動(dòng)微波像元內(nèi)部的主動(dòng)微波數(shù)據(jù)計(jì)算兩次觀測(cè)之間該被動(dòng)微波像元內(nèi)部的后向散射-土壤水分變化系數(shù)。進(jìn)而推算后續(xù)時(shí)相主動(dòng)微波像元尺度土壤水分值。Chauhan利用機(jī)載合成孔徑雷達(dá) AIRSAR 和輻射計(jì) PBMR，采用主被動(dòng)結(jié)合的方法，對(duì)美 Mahantango流域土壤水分進(jìn)行了研究，結(jié)果與觀測(cè)值吻合良好。李震等研究建立了一個(gè)半經(jīng)驗(yàn)公式模型，用來計(jì)算體散射項(xiàng)，綜合時(shí)間序列的主動(dòng)和被動(dòng)微波數(shù)據(jù)，消除植被覆蓋的影響，估算地表土壤水分變化狀況。
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