改进的表观热惯量法反演土壤含水量

提出一种改进的表观热惯量计算模型,以中科院栾城农业生态系统试验站为基地,通过实测的模型参数,利用提出的表观热惯量模型计算不同植被覆盖下、不同实验区土壤含水量的热惯量值,并与土壤含水量进行相关性分析,以找到热惯量方法可以用来反演土壤含水量的适用条件(归一化植被指数NDVI的阈值).实验结果表明,该模型监测土壤含水量是可行的,在植被覆盖度较低的情况下(NDVI≤O.35)具有较高的精度,在植被覆盖度较高(NDVI＞0.35)时,热惯量模型失效,因此用热惯量方法反演土壤含水量植被覆盖时将NDVI阈值的最大值设为0.35.将该方法应用到MODIS数据中,以河北省栾城县、赵县、藁城市3市县为研究区,分别反演该区土壤含水量,反演结果与实际情况相符合.实地取点人工监测土壤含水量为25.1％,栾城站模型计算结果为22.4％,匹配性较好,该方法在遥感数据中得到了很好的应用.     

黄河三角洲地区地下水埋深遥感反演

黄河三角洲地区地理位置特殊,水资源供需矛盾尖锐,为了研究其地下水分布状况,使用MODIS遥感数据、实测土壤相对含水量和地下水埋深数据,利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和表观热惯量法(apparent thermal inertia,ATI)对研究区土壤相对含水量进行遥感估算;通过分析不同深度处土壤相对含水量与地下水埋深的相关性,建立了反演地下水埋深的线性方程,得到了研究区地下水埋深分布状况图.结果表明:利用地表10 cm深度处测得的土壤相对含水量反演地下水埋深的结果较为合理;在缺少土壤相对含水量数据时,可以用反映土壤相对含水量高低的因子估算地下水的埋深.     

利用辐射传输模型和随机森林回归反演LAI

针对辐射传输模型与查找表结合反演叶面积指数的方法存在反演工作量大且反演速度缓慢的问题,提出利用辐射传输模型和随机森林组合模型对路域植被叶面积指数进行估算的方法。该模型定义一种辐射传输模型和随机森林回归模型结合反演叶面积指数的方法。以研究区实测高光谱数据和模拟光谱数据为数据源,在相关性分析和敏感性分析的基础上,选取适宜作为反演因子的植被指数,而后进行随机森林算法回归,反演得到预测叶面积指数。结果表明:基于辐射传输模型和随机森林算法反演的路域植被叶面积指数与实测结果一致,准确及时的反映路域植被叶面积指数信息,可以较好地应用在路域环境植被参数反演中。     

国产HJ-1B卫星数据的地表温度及湿度反演方法——以呼伦贝尔草原伊敏露天煤矿区为例

草原露天煤矿的土壤湿度遥感监测可以反映露天开采活动对生态环境的扰动程度。选择国产环境卫星(HJ-1B)多光谱及热红外光谱数据,探讨HJ-1B数据在中国北部呼伦贝尔草原伊敏露天煤矿区地表温度及湿度的反演模型及适宜性,对比分析JMS,Qin和Artis算法在研究区温度反演中的精度及适用性;进一步利用归一化植被指数和地表温度(NDVI-LST)的特征空间反演温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);通过野外实测土壤湿度数据对NDVI–LST特征空间中的干边模型进行修正。结果表明:基于Qin算法反演的温度数据精度最高;干边纠正系数为0.3时,TVDI与实测土壤含水量相关性最高,"湿边"呈现剖物线特征,"干边"呈现线性规律。反演结果能够很好地反映露天煤矿区内不同地物的地表干旱状况及空间异质性,可为草原露天煤矿区的长周期陆面演变监测提供基础数据。     

耦合双时相与邻近像元信息的极轨卫星地表组分温度反演

与混合像元的地表温度相比,植被和土壤的组分温度具有更明确的物理意义。因此,本文提出了一种从具有广泛应用的极轨卫星地表温度产品中分离出植被和土壤组分温度的算法。该算法使用温度日变化模型作为桥梁连接极轨卫星一日内的两次观测,利用多像元数据进行模型求解,从而得到过境时刻的地表植被和土壤组分温度。论文针对MODIS数据开展了地表组分温度的反演,并利用实测站点数据和高分辨率卫星数据对反演结果进行了验证。结果表明,该算法可以提供合理的植被和土壤组分温度信息,反演温度的误差变化范围为1.4 K到2.5 K。此外,对观测时刻组合方式的分析表明该算法只需要一次白天观测和一次夜晚观测就可以得到精度较好的分离结果,并且两次观测可以来自于不同传感器,进一步表明了算法具有良好的可操作性。     

遥感定量反演华北平原地区冬小麦含水量

针对现有植被水分反演算法在华北平原地区适用性差、反演精度低、不能实施有效监测的问题,该文基于地面实测冬小麦植被含水量(VWC)数据,基于归一化型和比值型植被水分指数这两种常见的指数类型,提出调节植被水分指数以削弱土壤背景的影响,使用多个波段反射率数据反演VWC,提高拟合精度80%以上,发展适用于华北平原的农作物水分含量反演模型。拟合冬小麦植被含水量的决定系数为0.51,均方根误差为0.95(kg·m~(-2))。结果表明:调节植被水分指数能够削弱土壤背景影响,大幅度提高植被水分反演精度;同一种指数计算形式中,在水汽吸收谷内,基于更长波段反射率的植被水分指数反演精度更高;归一化型和比值型植被水分指数在反演精度方面无明显优劣,归一化型植被水分指数反演精度。     

基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演

对于反演植被叶绿素含量而言,基于Hyperion等高光谱传感器数据、利用经验方法建模是一种快速准确的方法。利用多种植被的实测数据以及Hyperion模拟数据,分析植被反射率及其变化形式与叶绿素含量的相关性,并进一步针对红边参数、植被指数等分析植被反射率与叶绿素含量的关系,选取最准确的经验建模方法。经过对比,改进的简单比值指数(modified simple ratio,MSR)与叶绿素含量相关性最高,其回归模型能比较准确地反演出叶绿素含量。通过Hyperion图像、利用MSR指数与实测叶绿素含量得到回归模型,建立区域叶绿素含量分布图;并对张掖地区植被叶绿素含量进行了反演,反演结果具有较高精度,相对误差低于5%。     

利用半经验模型的土壤水分反演方法

针对土壤水分反演经验模型使用范围受限、而理论模型相对复杂的问题,该文利用积分方程模型及经验相关长度定标模型,分析均方根高度、地表相关长度、土壤体积含水量对雷达后向散射系数组合的影响;结合RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,构建研究区均方根高度反演模型;将该模型与Dubois模型、介电模型进行结合以反演表层土壤含水量,并对反演值进行线性校正,最终实现裸土区表层土壤水分反演。实验结果表明,HH、VV极化下土壤水分实测值与反演值绝对误差在0.06内的点数分别达到总点数的78%和68%,证明该方法具有一定的可靠性和实用性,可为地表均方根高度、土壤水分反演提供方法和借鉴。     

利用ASAR图像监测土壤含水量和小麦覆盖度

以高级合成孔径雷达（ASAR）影像数据和地面实测数据为基础，分析了裸土、低覆盖（覆盖度为0．2左右）冬小麦麦地的后向散射与土壤含水量、地表粗糙度及小麦覆盖度之间的关系，探讨了裸土和冬小麦麦地土壤含水量及小麦覆盖度的反演方法。分析结果表明：①裸土后向散射系数受地表粗糙度和土壤质地的综合影响较大，裸土的后向散射和土壤含水量正相关关系未达显著，反演裸土土壤含水量必须考虑这两个因素的影响。②冬小麦麦地两种极化后向散射对土壤含水量和小麦覆盖度的敏感性差异明显。由于小麦植株与土壤的水平同极化后向散射差异较大，水平极化后向散射系数和小麦覆盖度及土壤含水量相关性达到显著；冬小麦麦地的垂直同极化后向散射对土壤含水量较敏感，垂直极化后向散射系数和土壤含水量的相关性达到显著，但与小麦覆盖度的相关性相对较低。据此，利用冬小麦麦地的两个同极化后向散射系数，建立了后向散射系数与土壤含水量和小麦覆盖度之间的关系模型，实现了小麦覆盖度和冬小麦覆盖下的土壤含水量反演。验证结果表明：土壤含水量和小麦覆盖度反演结果与地面调查和测量结果一致。     

联合PROSAIL模型和植被水分指数的低矮植被含水量估算

植被冠层含水量CWC (Canopy Water Content)和植被地上部分含水量VWC (Vegetation Water Content)对于植被健康状况和土壤干旱监测具有重要意义。本文联合PROSAIL辐射传输模型和植被水分指数NDWI(Normalized Difference Water Index),发展了一种简单、通用性较好的低矮植被CWC和VWC反演方法,可实现中、高空间分辨率下的CWC和VWC估算。首先对PROSAIL模型输入参数进行敏感性分析,明确各参数对模型输出反射率的影响机制,以优化PROSAIL模型输入参数设置并生成低矮植被的反射率模拟数据。基于模拟数据,计算了4个植被水分指数NDWI_((860,1240))、NDWI_((860,1640))、NDWI_((1240,1640))和NDWI_((860,970))用于反演低矮植被CWC和VWC。基于模拟数据的结果表明,4个植被水分指数与ln (CWC)都存在明显的线性关系,基于该关系建立了CWC估算模型。该模型可以直接用于低矮植被CWC估算,并通过VWC与CWC之间的经验关系间接计算得到VWC。模型模拟结果也表明,由于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))高度相关(R~2=0.99),两者可以提供相似且相对较好的低矮植被CWC估算精度。基于地面实测数据的验证结果与基于模拟数据的结果表现出很好的一致性,即基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))估算的VWC都有相似且较高的精度,决定系数(R~2)都为0.88,均方根误差(RMSE)分别为0.4558 kg/m~2和0.4380 kg/m~2。利用Landsat 5 TM数据对NDWI_((860,1640))估算效果的验证结果显示,模型估算CWC与地面实测CWC的R~2为0.84,RMSE为0.1342 kg/m~2,估算VWC的RMSE为0.5651 kg/m~2。本文提出的基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))的CWC/VWC估算模型可被用于低矮植被的长势监测和干旱监测,为低矮植被覆盖地表的土壤水分反演提供高质量的植被水分信息。     

阜新地区干旱监测研究

选定温度植被干旱指数法建立阜新地区干旱监测模型。通过参数的确定,得到温度植被干旱指数,再通过阜新地区的气象站点地面实测土壤含水量数据,建立温度植被干旱指数-土壤含水量(TVDI-SWC)经验模型。通过回归分析以及2007年预测分析的实验数据表明,TVDI-SWC模型适用于阜新地区早春的干旱监测,可以使用该方法来实现对阜新地区的整体旱情状况快速,准确的评估。     

阜新地区干旱监测研究

选定温度植被干旱指数法建立阜新地区干旱监测模型。通过参数的确定,得到温度植被干旱指数,再通过阜新地区的气象站点地面实测土壤含水量数据,建立温度植被干旱指数-土壤含水量（ TVDI-SWC ）经验模型。通过回归分析以及2007年预测分析的实验数据表明, TVDI-SWC模型适用于阜新地区早春的干旱监测,可以使用该方法来实现对阜新地区的整体旱情状况快速,准确的评估。     

时序双极化SAR开采沉陷区土壤水分估计

开采沉陷地质灾害诱发矿区生态环境恶化的关键因子是土壤水分变化。研究提出了一种利用Sentinel-1A双极化SAR和OLI地表反射率数据联合反演土壤含水量的方法,即基于归一化水体指数(NDWI)反演植被含水量;采用Water-Cloud Model(WCM)模型消除植被对Sentinel-1A后向散射系数产生的影响,将其转化为裸土区的后向散射系数;利用基于AIEM模型和Oh模型建立的经验模型反演研究区地表参数,并用OLI光学反演结果进行验证;最后比较了开采沉陷区内外土壤水分含量。研究表明:(1)与基于OLI的土壤水分监测指数(SMMI)的土壤水分含量反演结果相比,两种极化方式中VH极化反演的水分结果具有更好的一致性,且两种极化方式反演结果也表明荒漠化草原区比黄土丘陵沟壑区反演效果更好,说明地形对后向散射的影响不可忽略。(2)在2016年内72期数据中,VH极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有41期,所占比例为57%;VV极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有36期,所占比例为50%,且不同矿区内的沉陷区受到的影响不同。说明开采沉陷造成的地表粗糙度的增加会对地表土壤水分产生负面影响,但不同矿区之间又有差异。     

航天飞机极化干涉雷达数据反演地表植被参数

利用基于极化干涉测量的基本原理和相干散射模型。提出了基于模拟加温-退火算法的极化干涉雷达数据地表植被参数的反演算法，首先，对极化干涉测量的基本原理和一个考虑了地表和植被散射的二层相干散射模型进行了阐述。接着，对模拟退火算法的基本理论和基于模拟加温-退火算法的地表植被参数反演模型进行了论述，最后，利用和田地区1994年10月9日和10日的航天飞机SIR-CL波段单视散射短阵复数据进行了地表植被参数反演的计算，将反演结果与实测数据比较，表明该反演算法能以较好的精度获取地表植被的高度。     

用遗传算法反演连续植被的组分温度

由于热红外多波段数据间具有高度的相关性和混合像元的大量存在，使得多波段陆面温度反演精度难以提高，并且难以得到组分温度信息。在连续植被热辐射方向性规律上的基础上，以喜直型连续植被为例，进行了大量的Monte-Carlo模拟，建立了组分有效比辐射率与土壤表面比辐射率和植被叶面积指数之间的经验函数关系，并以此构造目标函数，采用遗传算法，从热红外多角度数据中，同时反演混合像元组分温度和土壤比辐射率以及叶面积指数。通过对模拟的观测数据进行遗传算法反演的大量试验，结果表明，遗传算法反演组分温度非常稳健，在宽松的先验知识条件下，遗传算法可以解决不确定性反演问题。遗传算法反演结果和野外实测数据作了比较，证实了反演原理的正确性，为基于热红外方向性辐射模型反演组分温度，提供了新方法。     

墒情遥感监测指数对比分析与灌区应用研究

以人民胜利渠灌区为研究区,在小麦拔节至成熟期利用MODIS数据逐旬构建PDI、VCI、VSWI和TVDI墒情遥感监测指数,与实测土壤含水量数据进行相关性分析,对比筛选适用于灌区的监测指数,并基于HJ卫星数据将最优指数应用于人民胜利渠灌区土壤墒情监测。结果表明:小麦拔节至成熟期,TVDI指数与实测土壤含水量的相关性最好,表现最为稳定,更适用于灌区土壤墒情监测;基于HJ卫星数据的TVDI土壤墒情监测模型能够快速有效地实现灌区土壤墒情遥感监测。     

机载GPS反射信号土壤湿度测量技术

随着全球导航定位系统反射信号(GNSS-R)技术的发展, 近年来提出了利用GPS地表反射信号遥感土壤湿度的新方法, 该方法利用地表反射率与土壤介电常数以及介电常数与土壤湿度之间的关系来建立反演模型。为了可以快速方便的利用DMR实测数据反演得到土壤湿度, 本文根据Wang和Schmugge模型建立了土壤介电常数与湿度之间的分段模型, 实现了从原始反射数据到土壤湿度结果的整个反演流程。为了验证反演的可行性, 利用NASA等机构联合进行的SMEX02试验机载数据反演得到的结果表明, GPS反射信号能够有效地反演     

基于被动微波遥感技术的玉米冠层叶面积指数反演

基于玉米冠层结构参数实测数据和Matrix-Doubling(MD)模型构建了玉米出苗期至抽穗期的冠层多波段、双极化微波辐射特性模拟数据库;通过对模拟数据的回归分析得到了玉米冠层在各波段的微波发射率及其与透过率之间的经验关系,并将经验关系应用于0阶微波辐射传输模型;结合土壤发射率模型构建了玉米冠层覆盖地表的微波辐射亮温参数化计算模型,并基于该参数化模型、利用玉米样地微波亮温观测试验数据,采用迭代方法进行了玉米叶面积指数(LAI)的反演.研究表明,LAI反演值与实测值的相关系数r＞0.9,说明多波段被动微波遥感数据在植被冠层LAI反演方面具有较大的应用潜力.     

双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分

为了较高精度地获取大范围地表土壤水分,提出一种基于双极化合成孔径雷达数据的裸露地表土壤水分反演模型即非线性方程组,通过改进的粒子群算法求解非线性方程组从而得到土壤水分。首先通过AIEM模型数值模拟和回归分析,得到一种新的组合粗糙度,然后模拟分析得到土壤水分与雷达后向散射系数的关系,从而建立雷达后向散射系数与组合粗糙度、土壤水分的经验关系。利用ASAR C波段双极化雷达数据,基于经验关系和改进的粒子群算法即可实现土壤水分的反演。经过黑河流域实测土壤水分数据对模型进行验证,反演结果与实测数据具备良好的相关性(R~2=0.778 6)。与以往同一区域研究成果比较,文中的方法反演精度有所提高,更适用于裸露地表土壤水分反演。     

沙漠地区微波地表发射率年内变化规律与气候因子的关系分析

以塔克拉玛干沙漠为研究区域,利用2008年AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)二级亮温资料和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)的地表、大气参数产品,反演研究区晴空条件下的微波地表发射率,进而根据不同的土壤类型,分析了沙漠微波地表发射率频谱年内变化规律及其与气候因子的关系。结果表明:沙漠地表发射率与土壤类型密切相关,且不同土壤类型的发射率季节变化规律显著性不同;土壤含水量、地表温度与地表发射率的年内变化规律之间存在着显著相关性,地表发射率随土壤含水量、地表温度的增高而降低;地表植被覆盖度、植被含水量和地表粗糙度也是地表发射率的影响因子,其值均取决于土壤含水量,而土壤含水量受大气总水汽量和土壤类型的共同制约;以砂土为主的沙漠地表发射率更多受到沙漠深度的影响,随着沙漠深度的增加而减小。