基于光学遥感和微波遥感的土壤水分反演模型研究

选用2020年5月17日Sentinel-1和Landsat 8影像数据，结合田间人工测墒数据，以辽宁省朝阳市为例，分别利用植被温度指数法和光学协同微波遥感反演算法反演土壤水分，构建高精度土壤水分预报模型。结果表明：基于光学遥感的植被温度指数(TVDI)不能较好反演农田土壤水分；微波反射能够较好反馈土壤水分的空间变化，Sentinel-1雷达数据VV极化对土壤水分的拟合精度(R²=0.71)优于VH极化(R²=0.27);基于全球植被水分指数(GVMI)改进的水云模型效果最优(R²=0.80)。利用微波和光学遥感协同反演，能够反演得到高空间分辨率、高精度的农田土壤水分数据，有助于农业干旱的监测。