ENVISAT ASAR数据用于水稻监测和参数反演

用雷达后向散射模型模拟了水稻生长周期内入射角对雷达后向散射的影响关系。用模拟结果归一化雷达数据的后向散射系数,得到同一入射角下水稻周期内后向散射系数时间序列值。分析了归一化ASAR数据与水稻生物参数的关系,实验结果表明,ASAR数据可以用来估测水稻参数。     

利用GPS-IR监测土壤含水量的反演模型

GPS-IR（GPS-interferometric reflectometry）本质上是一种基于GPS辐射源的双基地雷达技术,利用大地测量型接收机记录的信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）数据可用于反演土壤含水量。针对GPS-IR获取土壤含水量的参数估计问题,提出了一种改进的反射信号参数估计方法,并研究了土壤含水量反演模型的建立过程。实验结果表明,利用改进的反射信号参数估计方法可获得更加准确可靠的结果,反射信号相位与土壤含水量间存在显著的线性相关,可建立土壤含水量的线性反演模型,但在连续降雨条件下会存在较大误差。     

全极化SAR图像的山地低矮植被区域土壤含水量估计

山区土壤含水量对山区植被生长监测、滑坡预测等工作具有重要意义,因此针对山地低矮植被区域,提出了全极化SAR图像的土壤含水量估计方法。为解决山地区域SAR图像几何形变和极化旋转问题,根据入射角、坡度、坡向信息定义了可测区域与不可测区域,并对可测区域后向散射系数进行校正。其次以密西根模型为基础,发展了低矮植被的散射模型。在假定植被和土壤特征不变的情况下,基于此散射模型并结合校正数据建立了山区土壤含水量反演方法。结果表明,模型反演的土壤含水量和实验点实测值基本一致,两个实验点反演值分别为14%和15%,实测值为11.45%和15.80%,能够满足一般应用的需求。     

粗糙地表土壤含水量遥感模型研究

土壤粗糙度对地表二向反射率特征有重要影响而且极不稳定 ,是影响土壤含水量遥感精度的一个重要因素。该文分析土壤含水量影响反射率的物理过程 ,论证土壤含水量与土壤光谱的关系服从比尔定律 ;分析土块级土壤粗糙度影响土壤反射率的根本原因是微坡面的倾斜使二次和多次散射的比例增加。在此基础上建立粗糙地表土壤含水量遥感模型 ;实验证明模型具有较高的精度     

基于MODIS的ATI和TVI组合法反演石羊河流域土壤含水量

利用MODIS数据产品MOD11A2、MOD13A1和MCD43A3获取NDVI、ATI(表观热惯量)和TVI(温度植被指数)等参数,以NDVI作为判别阈值将ATI和TVI进行组合建立土壤含水量反演模型,并用预留的实地采样数据对模型进行了验证.最后,结合DEM数据进一步分析了石羊河流域土壤含水量的空间分异规律,结果表明...     

基于植被-土壤二向反射模型的土壤含水量遥感

以北京地区为例，利用像元信息分解法，定量提取出区域植被盖度，由植被盖度得到区域叶面积指数，在只考虑一次散射的情况下，利用植被-土壤二向反射模型，提取出下层湿润土壤反射率。通过引入粗糙度因子建立起粗糙地表下土壤反射率与叶面积指数的函数关系，进而得出土壤含水量。     

含水含盐土壤的微波介电特性分析研究

用微波网络分析仪测量了实验室制备的各种不同含水量,含盐量的土壤样品的复介电常数,研究了介电常数的实部和虚部与频率、盐度、含水量的关系。研究表明:频率、盐度对土壤介电常数实部的影响很小;对于某一特定土壤,其介电常数的实部由土壤的含水量决定;在较低频率范围内（f<2GHz）,虚部随着频率的增大而迅速下降,高频部分则趋向于一定值,波长较长的波段,如P波段或L波段对土壤含盐程度具有更高的敏感性,含盐量对虚部在较低频范围（f<5GHz）影响很大。同时,采集了内蒙古吉兰泰盐湖区的土壤样品,并测量了其复介电常数,与同步过顶的RADARSAT图像进行了相关分析。分析结果表明雷达图像记录的后向散射强度与含盐土壤复介电常数实部的相关系数为0.23,与虚部的相关系数为0.66,即雷达图像观测的含盐含水士壤的后向散射强度与土壤的含盐量相关性较高。这为利用微波遥感进行土壤盐碱化程度监测,提供了可能和实验依据。     

地形引起的雷达辐射畸变及其校正

合成孔径雷达影像由于其侧视特点 ,存在着严重的地形引起的几何畸变及辐射畸变。辐射畸变不仅对 SAR辐射标定造成困难 ,而且严重影响了影像分类、土壤湿度信息提取、森林蓄积量信息提取等应用。本文将辐射畸变归结为面积效应和局部入射角效应 ,推导了散射面积归一化因子 ,以消除辐射畸变的面积效应。提出了一种以局部入射角的线性函数表达的后向散射模型 ,在此基础上 ,给出了消除局部入射角效应的校正函数。最后 ,以RADARSAT SAR影像进行地形辐射畸变校正的试验与分析     

不同含水量土壤偏振光谱特征定量分析

水分含量是影响土壤偏振光谱特征的重要参数之一,研究土壤不同水分含量的偏振光谱特征在土壤偏振遥感波段的选择和图像解释上具有重要意义,为应用偏振遥感信息进行土壤调查及理化性质的分析提供依据。本文通过在350-2500 nm波段范围内对不同水分含量的土壤进行偏振光谱测试与分析,研究土壤偏振光谱数据与水分含量之间的关系,建模并检验其精度,对影响土壤偏振光谱特征的各个因素设计科学的正交实验,研究含水量、偏振角度、探测角和方位角等各个因素及其交互作用对土壤偏振光谱特征的影响。结果表明,含水量与偏振角度的交互作用和含水量本身对土壤偏振光谱的影响最大,显著性最强,其次是探测角与含水量的交互作用的影响,而偏振角对土壤偏振光谱有一定的影响,其他因素对土壤光谱偏振反射的影响不大。     

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.     

土壤水分的遥感监测方法

本文讨论了用雷达图像散射系数法、NOAA-AVHRR数字图像热惯量法和作物缺水指数法监测土壤水分的结果,并将这些方法与常规气象方法、绿度指数法和温差法监测土壤水分的效果进行了比较和评价。结果表明,微波遥感监测土壤水分有广阔的应用前景,但必须深入开展基础研究。在我国目前情况下,采用NOAA-AVHRR数字图像及有关气象数据计算热惯量、作物蒸散和缺水指数,从而估算土壤水分的方法是一种比较切实可行的方法。     

土壤含水量高光谱灰色关联度估测模式

针对土壤含水量高光谱估测中的不确定性,基于灰色系统理论,建立土壤含水量灰色关联度高光谱估测模式。首先根据光谱特征因子的非时间数据序列特性,利用基于加权距离的灰色关联度计算方法,构建灰色关联度预测模型;然后利用识别残差建立修正模型,提出了具有残差修正的灰色关联度预测模式,并应用于山东省泰安市土壤水含量高光谱估测。结果表明,检验样本的平均相对误差为3.614%,而基于经典的灰色关联模式和线性回归模型的平均相对误差分别为4.762%和6.841%。应用实例说明提出的模式是有效的。     

基于模糊模式识别的土壤含铁量高光谱估测

对横山县采集的84个土样350—2500 nm波段的光谱曲线进行了土壤含铁量光谱反演分析,证明了以包络去除法处理光谱数据为基础所建立的模糊贴近度反演模型为最佳,利用模糊贴近度识别进行土壤含铁量反演是可行的。     

综合主动和被动微波数据监测土壤水分变化

微波遥感测量土壤水分的方法主要分主动和被动两种，它们都是基于干燥土壤和水体之间介电常数的巨大差异。估算植被覆盖土壤表面土壤水分必须要考虑地表粗糙度和植被覆盖影响的问题。植被覆盖土壤表面的后向散射包括来自植被的体散射，来自地表的面散射和植被与地表间的交互作用散射项。本研究建立了一个半经验公式模型，用来计算体散射项，综合时间序列的主动和被动微波数据，消除植被覆盖的影响，估算地表土壤水分的变化状况。并应用1997年美国SGP‘97综合实验中的机载800m分辨辐射计ESTAR数据计算表面反射系数，综合Radarsat的SCAN-SAR数据得到体散射项，然后，由NOAA/AVHRR和TM计算得到的NDVI值加权分配50m分辨率的体散射项，最后计算50m分辨率的表面反射系数的变化值，从而得到土壤水分的变化情况，验证数据表明该计算结果与实测值一致。     

限量灌溉对冬小麦抗旱增产和水分利用的影响

小麦体积含水量是表征小麦生理状态、影响小麦产量的重要参数,传统的测量手段如人工采样烘干、卫星遥感等,难以实现小麦体积含水量的连续、动态、高精度监测,由此提出了一种利用全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）折射测量技术反演小麦体积含水量的方法。首先,使用两组GNSS天线同时接收直射信号和穿透小麦植株层的折射信号,利用两信号的振幅比表示折射信号的衰减程度;然后,基于电磁波传播理论,建立了GNSS直射、折射信号的物理模型,并在此基础上导出小麦体积含水量、振幅比、小麦高度、气温的函数关系,进而构建了反演小麦体积含水量的数学模型。利用导航型GNSS设备采集的数据对所提方法进行了验证,结果表明,在小麦拔节期、抽穗期和成熟期,该方法反演的小麦含水量与人工实测数据符合较好;当小麦含水量在1~7 kg/m³范围内时,反演结果的平均误差、标准差和均方根误差分别为0.058 kg/m³、0.396 kg/m³、0.399 kg/m³。研究结果证明了利用导航型GNSS接收机准确获取植被含水量动态变化信息的可行性,为低成本、低功耗、小型化GNSS植被含水量监测设备的研制奠定了基础。

     

太湖秋季光学活性物质空间分布及其遥感估算模型研究

基于2004年秋季在太湖进行的一次大范围水体吸收系数、散射系数、辐照度比等生物光学特性及光学活性物质浓度的测定和计算,分析了秋季太湖光学活性物质浓度的空间分布特征以及水体生物光学特性,并在此基础上发展了内陆浅水湖泊非色素颗粒物、浮游植物色素和有色可溶性有机物(chromophoric dis-solved organic matter,CDOM)的半分析模型。     

用ERS风散射计数据估算土壤水分方法的研究

欧空局ERS1/2卫星上的风散射计(WSC),分辨率是50km,4天内能覆盖全球超过80%的范围,并可在多角度下对地物目标进行观测。本文研究利用该散射计数据估算土壤水分的方法。首先,利用基于ERS散射计数据建立的全球C波段雷达后向散射系数数据库,根据传统的几何光学模型(GOM),反演得到与土壤含水量密切相关的法线方向Fresnel反射率,并与两个采样点(安多和那曲)上的实测降雨量及土壤水分相对比,证明了ERS散射计数据与土壤水分的高相关性;第二步,以水云模型为基础,结合AIEM模型,发展了一种简化模型来估算土壤水分绝对值,分别利用气象站实测点数据和同时期的Basist湿度指数(BWI)进行验证,表明反演结果能较好反映土壤水分的空间分布状况。     

利用GPS技术遥感大气对流层水汽含量的研究

讨论了利用 GPS系统探测大气对流层水汽含量的原理和数学模型 ,对利用 GPS遥感大气对流层水汽的加权平均温度、水汽含量随时间的变化等一些关键问题进行了探讨。通过对我国沿海地区大连、青岛、闸坡、坎门、厦门 5个测站的实验数据的解算 ,获得了较为满意的结果。     

基于Aster数据的新疆渭-库绿洲及其周边地区土壤盐分的定量反演

以新疆渭干河-库车河地区为研究区域,在野外调查采样的基础上,对土样进行实验室光谱测量并重采样与Aster波段相匹配,利用偏最小二乘回归建模方法建立了土壤盐渍化定量反演模型,其精度满足大区域的土壤盐渍化监测要求,表明该建模方法具有较好的普适性和稳定性。用10景Aster图像数据实现了该区域的土壤盐渍化定量反演与制图,反演的盐分分布与实地调查较为一致,为大面积区域性土壤盐渍化的遥感定量调查与监测提供了较为有效的技术方法。