氯化钠盐土壤介电虚部特性的初步研究

含水含盐土壤的介电虚部模型是土壤含水量含盐量的函数。通过一系列关系研究：介电常数虚部ε＂，土壤导电率σa，土壤溶液导电率σw，土壤溶液离子浓度SMv，含盐量S，最终得到介电常数虚部ε＂和土壤含水量Mv。含盐量S的关系，即土壤介电模型。通过微波网络仪，对150组具有不同含水含盐量的土壤，在频率范围0．2-20GHz（频率取样间隔为0．05GHz）进行介电常数测量。在不同频率下，利用这些实测数据通过最佳拟合的方法确定土壤介电模型中的待定参数，从而得到不同频率时土壤介电虚部经验模型。另外，利用吉兰泰地区41个含盐土壤样品进行模型验证，结果表明，模型计算值与测量值高度相关。最后得出：（1）含盐量对介电常数虚部的影响随频率增大而降低；（2）土壤类型和介电常数虚部几乎没有相关性。     

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。     

盐渍化土壤光谱特征分析与建模

为建立土壤盐渍化遥感监测模型,选取宁夏回族自治区平罗县典型土壤盐渍化发生区域作为研究区,以野外原位光谱测量数据和实验室内测得的土壤含盐量与p H值数据为基础,进行高光谱数据处理,分析不同盐渍化程度土壤的光谱特征;对实测土壤光谱反射率进行倒数、对数、均方根及其一阶微分等光谱变换,计算高光谱指数;与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选盐渍化土壤的光谱特征波段,利用多元线性回归分析建立土壤盐渍化监测模型。研究结果表明:以倒数一阶微分变换后的940 nm和1 094 nm波段作为特征波段构建的土壤盐渍化遥感监测模型最优。     

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。     

茶卡-共和盆地土壤盐分与光谱特征研究

土壤盐分及其光谱特征是土壤盐渍化高光谱遥感定量监测的基础研究内容。茶卡-共和盆地位于柴达木盆地东部边缘,是土壤盐渍化比较典型的区域之一。在研究区盐渍土野外调查采样的基础上,依据土壤理化分析和实验室光谱测量数据,对土壤盐分及其光谱特征进行了分析,总结了茶卡-共和盆地盐渍土光谱特征随土壤盐分含量的变化规律。研究表明:该区域盐渍土为氯化物盐土,以NaCl和MgCl2为主,有少量的硫酸盐;不同含盐量的盐渍土具有明显的光谱特征差异。     

航天飞机SIR—C数据对内蒙古额济纳旗北部浅层地下水的探测分析

利用航天飞机3号SIR-C数据对额济纳旗北部中-蒙交界处浅层地下水的分布与形成原因进行研究，分析了在SIR-C图像上呈亮条带的机理，研究得出如下结论：（1）浅层地下水区能被ISR-C图像特别是L-HV以及L-HH极化以亮黄色强烈显示，这是与该带地下水位浅，植被长势好，植被固沙形成沙垄等因素造成雷达波体散射以及后向散射强烈所致；（2）在研究区的中-蒙交界段正是地形由缓向陡转折处，这是与拉张正断层原因导致中方上盘相对下降，并在此处具备储水条件有关。（3）雷达遥感能敏感地探测到微地形的变化，可很好地反映地表植被分布和地表及次地表水分，使其在干旱区应用研究具有极大的优势，此研究可能为西部干旱区寻找浅层地下水提供一条快捷，实用的方法。     

基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演

人工神经网络（Artificial Neural Network)是一个由独立处理单元以一定拓扑结构高度连接而成的并行分布式信息处理结构，适于解决各种非线性问题，积分方程（Integrated Equation Model)单散射模型可模拟各种地表参数条件下裸露地表后向散射系数，以IEM为基础生成训练数据，用L波段的C波段SIR-CHH，VV极化单散射后向散射系数数据为神经网络输入，通过后向反馈（BP）神经网络模型可同时反演得到裸露地表条件下地表介电常数，地表相关长度和均方根高度等地表参数。     

土壤含盐量反演的研究

运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,开展对土壤含盐量定量提取的研究,通过对图像预处理、特征提取、建立BP神经网络模型（Back Propagation Network）等研究工作,探讨反演土壤含盐量的方法。研究结果表明：神经网络模型具有极强的线性和非线性拟合能力,模拟遥感影像特征与土壤盐分之间比较复杂的关系上有很大优势。研究结果不但为利用Hyperion数据反演土壤含盐量提供理论依据,而且还为其它地表参数的反演提供参考。     

植被覆盖地表土壤水分遥感反演

以地域特色突出的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,联合使用雷达数据和光学遥感数据,对干旱区绿洲土壤和植被水分信息进行提取。在同期光学遥感影像数据提取植被归一化差分水分指数基础上,利用"水-云模型"从雷达数据总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系,相关系数为HH极化R2=0.5227,HV极化R2=0.3277。结果表明利用C波段HH极化雷达影像数据结合光学影像数据,进行干旱半干旱地区棉花、玉米等农作物种植区地表土壤水分反演时,在中等覆盖条件下去除植被影响有较好的效果。     

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。