利用双极化微波遥感数据反演土壤水分的新方法

余凡; 李海涛; 张承明; 万紫; 刘江; 赵颖

doi:10.13203/j.whugis20120527

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利用双极化微波遥感数据反演土壤水分的新方法

余凡, 李海涛, 张承明, 万紫, 刘江, 赵颖

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2014 > 39(2): 225-228

余凡, 李海涛, 张承明, 万紫, 刘江, 赵颖. 利用双极化微波遥感数据反演土壤水分的新方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(2): 225-228. doi: 10.13203/j.whugis20120527

引用本文:

YU Fan, LI Haitao, ZHANG Chengming, WAN Zi, LIU Jiang, ZHAO Ying. A New Approach for Surface Soil Moisture Retrieving UsingTwo-polarized Microwave Remote Sensing Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(2): 225-228. doi: 10.13203/j.whugis20120527

Citation:

YU Fan, LI Haitao, ZHANG Chengming, WAN Zi, LIU Jiang, ZHAO Ying. A New Approach for Surface Soil Moisture Retrieving UsingTwo-polarized Microwave Remote Sensing Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(2): 225-228. doi: 10.13203/j.whugis20120527

利用双极化微波遥感数据反演土壤水分的新方法

doi: 10.13203/j.whugis20120527

¹ 中国测绘科学研究院,北京,100830;² 山东农业大学信息学院,山东泰安,271000;³ 黑龙江工程学院,黑龙江哈尔滨,150050

基金项目: 国家973计划资助项目 (2013CB733400)；国家自然科学基金资助项目 (41101321)；国家科技支撑计划资助项目(2012BAH28B03)；地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金资助项目(777131403)

详细信息

作者简介:
余凡,博士,主要从事主、被动微波遥感协同反演地表土壤水分研究。

中图分类号: TP751

A New Approach for Surface Soil Moisture Retrieving UsingTwo-polarized Microwave Remote Sensing Data

¹Chinese Academy of Surveying and Mapping(CASM;,Beijing 100830,China;²Shandong Agricultural University,Shandong,Taian 271000,China;³Heilongjiang Institute of Technology,Heilongjiang,Haerbin 150050,China

Funds: The Natural Science Foundation for Young Scientists of China,No.41101321;the China State Key Basic ResearchProject,No.2013CB733400;the Key Projects in the National Science & Technology Pillar Program,No.2012BAH28B03;the OpenBasic Research Plan of Key Laboratory of Geo-Informatics of National Administration of Surveying,Mapping and Geoinformation,No.777131403.

More Information

Author Bio:
YU Fan,PhD,specializes in soil moisture inversion by radar.

摘要: 目的提出了一种基于微波双极化数据的土壤水分反演经验模型,该模型引入了新的综合粗糙度参数Rs= S2/槡 L来描述地表粗糙状况,将两个粗糙度参数均方根高度S和相关长度L 合二为一,因而模型的未知量仅为Rs与法向菲涅尔反射系数Г0。基于 AIEM 模型数值模拟,建立了后向散射系数与 Rs、Г0的经验关系,并利用两个极化的微波数据同时反演得到粗糙度参数Rs和Г0,进而得到地表土壤水分。实测数据表明,该模型反演的土壤水分与地表实测值相关性较高(R2=0.681,RMS=0.043),在土壤水分反演方面具有较大的潜力。
- 土壤水分 /
- 微波遥感 /
- 粗糙度 /
- 反演 /
- 经验模型
Abstract: Objective This paper proposes an original experiential methodology to retrieve bare surface soil mois-ture by two-polarized microwave remote sensing data.In the model,we combined the roughness pa-rameters,the root mean square Sand correlative length L,and introduced a new synthetic roughnessparameter Rsto describe the land surface.So,the unknown parameter in this model reduces to RsandFresnel reflection coefficient in normal directionГ0.Then,Г0and Rscan both be retrieved using two-polarized microwave data.In situ measurements from Heihe experiments were used to test the empiri-cal model.Results indicate that there is a strong linear relationship between the estimated soil mois-ture and the in situ measurements(R2=0.681,RMS=0.043).
- soil moisture /
- microwave remote sensing /
- roughness /
- inversion /
- empirical model

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[2]	梁勇, 杨磊, 吴秋兰, 洪学宝, 汉牟田, 杨东凯. 地表粗糙度影响下的GNSS-R土壤湿度反演仿真分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(10): 1546-1552. doi: 10.13203/j.whugis20160557
[3]	许才军, 邓长勇, 周力璇. 利用方差分量估计的地震同震滑动分布反演 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(1): 37-44. doi: 10.13203/j.whugis20150500
[4]	孙文川, 暴景阳, 金绍华, 肖付民, 崔杨. 多波束海底地形畸变校正与声速剖面反演 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 349-355. doi: 10.13203/j.whugis20140142
[5]	徐丰, 牛继强, 李卓凡. 基于粗集的多粒度空间方向关系不确定性定量评价模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(7): 971-976. doi: 10.13203/j.whugis20130126
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[7]	李伦, 吴雄斌, 徐兴安, 刘斌. 高频地波雷达风速反演经验模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1096-1099.
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[9]	崔生成, 杨世植, 乔延利, 赵强. 基于偏差原则和正则化方法反演晴空地表BRDF和反照率 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(4): 498-503.
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利用双极化微波遥感数据反演土壤水分的新方法

doi: 10.13203/j.whugis20120527

¹ 中国测绘科学研究院,北京,100830;² 山东农业大学信息学院,山东泰安,271000;³ 黑龙江工程学院,黑龙江哈尔滨,150050

作者简介:
余凡,博士,主要从事主、被动微波遥感协同反演地表土壤水分研究。

收稿日期: 2013-05-25
修回日期: 2014-02-05
刊出日期: 2014-02-05

中图分类号: TP751

关键词:

土壤水分 /

微波遥感 /

粗糙度 /

反演 /

经验模型

摘要: 目的提出了一种基于微波双极化数据的土壤水分反演经验模型,该模型引入了新的综合粗糙度参数Rs= S2/槡 L来描述地表粗糙状况,将两个粗糙度参数均方根高度S和相关长度L 合二为一,因而模型的未知量仅为Rs与法向菲涅尔反射系数Г0。基于 AIEM 模型数值模拟,建立了后向散射系数与 Rs、Г0的经验关系,并利用两个极化的微波数据同时反演得到粗糙度参数Rs和Г0,进而得到地表土壤水分。实测数据表明,该模型反演的土壤水分与地表实测值相关性较高(R2=0.681,RMS=0.043),在土壤水分反演方面具有较大的潜力。

English Abstract

A New Approach for Surface Soil Moisture Retrieving UsingTwo-polarized Microwave Remote Sensing Data

¹Chinese Academy of Surveying and Mapping(CASM;,Beijing 100830,China;²Shandong Agricultural University,Shandong,Taian 271000,China;³Heilongjiang Institute of Technology,Heilongjiang,Haerbin 150050,China

Author Bio:
YU Fan,PhD,specializes in soil moisture inversion by radar.

Received Date: 2013-05-25
Rev Recd Date: 2014-02-05
Publish Date: 2014-02-05

Keywords:

Abstract: Objective This paper proposes an original experiential methodology to retrieve bare surface soil mois-ture by two-polarized microwave remote sensing data.In the model,we combined the roughness pa-rameters,the root mean square Sand correlative length L,and introduced a new synthetic roughnessparameter Rsto describe the land surface.So,the unknown parameter in this model reduces to RsandFresnel reflection coefficient in normal directionГ0.Then,Г0and Rscan both be retrieved using two-polarized microwave data.In situ measurements from Heihe experiments were used to test the empiri-cal model.Results indicate that there is a strong linear relationship between the estimated soil mois-ture and the in situ measurements(R2=0.681,RMS=0.043).

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