基于多波段多極化SAR數(shù)據(jù)的草原地表土壤水分反演方法研究.pdf

1、土壤水分在全球和區(qū)域水文和氣象過程中發(fā)揮著重要作用，被認(rèn)為是地球科學(xué)研究中不可或缺的狀態(tài)變量。特別是在自然環(huán)境惡劣的干旱、半干旱和高寒草原區(qū)域，土壤水分被認(rèn)為是影響草原物候的最重要因素。遙感技術(shù)的快速發(fā)展使得多時空尺度的土壤水分變化監(jiān)測成為可能。由于對土壤水分的高度敏感性及全天時全天候的觀測能力，使得微波遙感在裸露地表和植被覆蓋區(qū)域土壤水分反演中應(yīng)用越來越廣泛。然而地表粗糙度和植被的散射貢獻(xiàn)會降低微波信號對土壤水分的敏感性，從而增加土壤

2、水分反演的復(fù)雜度和難度。因此同時消除地表粗糙度和植被對土壤水分反演的影響成為構(gòu)建草原地表土壤水分反演方法的關(guān)鍵技術(shù)。本文以青海省烏圖美仁草原、四川省若爾蓋草原和青海省青海湖流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，以合成孔徑雷達(dá)（synthetic aperture radar, SAR）數(shù)據(jù)、光學(xué)遙感數(shù)據(jù)和地面實(shí)測數(shù)據(jù)為重要數(shù)據(jù)源，通過耦合不同的土壤介電常數(shù)模型、地表散射模型和植被散射模型，構(gòu)建適合草原地表的土壤水分反演方法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴

3、采用實(shí)測地表粗糙度參數(shù)初始化地表散射模型，發(fā)展了基于高級積分方程模型（AIEM）和比值方法的草原地表土壤水分反演方法。該方法將實(shí)測地表粗糙度參數(shù)作為先驗(yàn)知識用于模擬裸露地表同極化后向散射系數(shù)與土壤水分之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，同時實(shí)現(xiàn)對比值方程中未知系數(shù)的求解。構(gòu)建的土壤水分反演方法中，AIEM模型用于模擬裸露地表的后向散射系數(shù)，比值方程用于消除植被的散射貢獻(xiàn)，其中四個不同的植被參數(shù)包括葉面積指數(shù)（LAI）、植被含水量（VWC）、歸一化植被指數(shù)（

4、NDVI）和增強(qiáng)植被指數(shù)（EVI）分別用于植被散射貢獻(xiàn)的參數(shù)化。通過在烏圖美仁草原和青海湖流域的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以用于草原地表的土壤水分反演。同時研究發(fā)現(xiàn)，LAI同其它植被參數(shù)相比更適合于烏圖美仁草原植被的參數(shù)化，而 LAI、NDVI和EVI都可以用于表征青海湖流域的植被散射特征。⑵充分利用SAR數(shù)據(jù)的多極化信息消除對實(shí)測地表粗糙度參數(shù)的依賴，建立土壤介電常數(shù)與觀測到的同極化后向散射系數(shù)間的定量函數(shù)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對草原地表的土壤水

5、分反演。該方法解決在實(shí)測地表粗糙度參數(shù)缺失的情況下如何充分利用多極化 SAR數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對草原地表的土壤水分反演。首先通過化簡Dubois模型建立土壤介電常數(shù)與裸露地表同極化后向散射系數(shù)間的函數(shù)關(guān)系，然后分別采用比值方法和水云模型（water cloud model, WCM）實(shí)現(xiàn)對植被散射貢獻(xiàn)的分離，其中植被的散射機(jī)制分別采用LAI、VWC、NDVI和EVI四個植被參數(shù)進(jìn)行表征。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有效地解決了地表粗糙度參數(shù)和植被對土

6、壤水分反演的影響。從植被參數(shù)化對土壤水分反演結(jié)果影響發(fā)現(xiàn)，在烏圖美仁草原LAI參數(shù)化植被的效果較好，而在若爾蓋草原EVI效果較好。該方法不依賴于任何的地表粗糙度參數(shù)，極大地提高了土壤水分反演方法的適用性。⑶基于AIEM模型、比值方法和有效粗糙度參數(shù)構(gòu)建了適合草原地表的土壤水分反演方法。該方法主要是針對在考慮地表粗糙度參數(shù)的同時且不依賴于實(shí)測地表粗糙度參數(shù)的情況下實(shí)現(xiàn)對草原地表的土壤水分反演。AIEM模型用于模擬裸露地表后向散射系數(shù)，其中

7、給定的粗糙度參數(shù)作為模型的輸入?yún)?shù)。比值方法用于將植被的散射貢獻(xiàn)從總后向散射系數(shù)中進(jìn)行分離，其中四個植被參數(shù) LAI、VWC、NDVI和EVI分別用于表征植被的散射貢獻(xiàn)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該方法可以用于草原地表土壤水分反演并且算法精度明顯提高。針對比值方程中植被的參數(shù)化問題，研究結(jié)果表明 LAI適合表征烏圖美仁草原的植被散射，EVI適合描述若爾蓋草原的植被生長狀況，而LAI、NDVI和EVI均可以表征青海湖流域的植被散射貢獻(xiàn)。該方法考慮

8、了地表粗糙度參數(shù)對后向散射系數(shù)的貢獻(xiàn)，但同時有效粗糙度參數(shù)的加入消除了對地面實(shí)測數(shù)據(jù)的依賴，提高了該方法的普適性。⑷基于全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)提取的極化特征參數(shù)以及多元線性回歸方程，探索極化特征參數(shù)用于估算草原地表土壤水分的可行性。該方法考慮如何在不消除地表粗糙度參數(shù)和植被散射貢獻(xiàn)的前提下直接采用極化特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)對草原地表的土壤水分估算。本文考慮的極化特征參數(shù)包括Cloude分解參數(shù)極化熵、散射角和反熵，三個特征值參數(shù)，特征值組