融合合成孔径雷达和光学影像的植被覆盖区土壤湿度反演

利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)卫星可对土壤湿度实现大面积、时间连续的反演.针对此过程中难以消除植被遮挡的问题,提出融合SAR微波数据和光学数据,利用修正水云模型消除植被影响,求解纯粹地表后向散射系数,代入裸土区土壤湿度反演算法进行土壤湿度反演,并在武汉豹澥区域设置实测站点记录实测数据进行比对.结果分析表明,经过植被消除后,实测站点垂直极化后向散射系数平均衰减量与植被覆盖度之间时间序列上相关系数达到0.83;土壤湿度反演值与实测值趋势相关性平均提升0.08,且提升程度与植被覆盖度相关系数也达到0.8以上,表明本算法针对植被覆盖度越大区域反演效果越好.该方法通过SAR影像和光学影像融合反演长时间序列土壤湿度具有良好可信度.     

基于高分3号和高分2号叶面积指数反演与分析

针对光学数据反演叶面积指数(LAI)容易受到云雾遮挡和光学遥感信息饱和的问题,根据雷达散射机制和Yamaguchi分解,提出了极化分解植被指数,利用光学植被指数和极分解植被指数融合形成光学与微波极化分解融合植被指数;利用光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数,并对该模型精度评价.实验表明:光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数的精度要优于极化分解植被指数和光学植被指数与实测数据建立的回归模型,其中MRVI与LAI建立回归模型是最优的,R~2达到0.7262,RMSE到达0.3548.综上所述,光学与微波极化分解融合植被指数不仅充分利用雷达能够穿透浓密植物的特性,而且融合光学数据对叶面积指数的反演敏感性,更能准确的反演叶面积指数.     

一种基于AMSR-E和ASAR数据的土壤水分协同反演方法

在缺乏卫星过境时地面同步观测数据的情况下, 大范围高时空分辨率的土壤水分监测存在一定的困难。针对这一问题, 提出一种不依赖地面土壤水分同步观测数据的主、被动微波协同反演逐日高空间分辨率的土壤水分观测新方法。该方法将补偿后的 AMSR-E 土壤水分作为“高时间分辨率土壤水分观测控制值”, 以此计算逐日土壤水分变化量, 并结合 ASAR 交替极化模式数据, 反演高空间分辨率的土壤水分基准日期值, 然后基于两者建立土壤水分协同反演模型。该模型适用于地势比较平坦、地表粗糙度较小且无植被覆盖或植被覆盖度较低的区域。在陕西省渭北台塬西部地区的试验结果表明: 该方法参数拟合的决定系数约为0.81; 反演得到的土壤水分与凤翔县农业气象站地面实测土壤湿度数据对比, 两者的决定系数为 0.92, 土壤体积含水量的均方根误差为0.025。反演结果可用于水分限制条件下作物生长模拟。     

地面实验条件下土壤水分微波辐射特性

为解决被动微波遥感反演土壤水分问题,通过C、KU两个波段微波辐射计对不同水分的裸露地表的土壤微波辐射特性进行实验研究,分析土壤湿度与土壤的微波发射率之间的定量关系,建立了土壤湿度与微波发射率的经验模型.研究结果表明:在土壤表面平整时,土壤湿度与土壤微波发射率呈线性负相关,即随着土壤湿度的增加,土壤微波发射率线性下降.在入射角为30°~50°范围内,无论是垂直还是水平极化,30°入射角时微波对土壤测湿灵敏度最大,表明在入射角30°的水平极化下微波反演土壤水分的效果最好.     

基于多时相高分一号影像的土壤湿度反演

近年来使用国产光学遥感数据反演土壤湿度已成为业内研究热点,其中利用高分一号(GF-1)影像反演土壤湿度是一种潜在的新兴手段,但应用中模型参数需要根据地域调节.为提高GF-1反演土壤湿度的准确度,将豹澥试验区2019年12月至2020年6月的GF-1多光谱宽幅覆盖(WFV)影像和地面观测站点实测数据作为数据源,以垂直干旱指数(PDI)、基于归一化植被指数(NDVI)的修正型垂直干旱指数(MPDIN)、基于两波段增强型植被指数(EVI2)的修正型垂直干旱指数(MPDIE)以及植被调整垂直干旱指数(VAPDI)这四种干旱指数为基准建立土壤湿度反演模型并进行精度评估.实验结果表明:在无植被区域,四种模型的反演结果大致相同,决定系数均在0.7350左右、平均相对误差均在4.50％左右、均方根误差均在1.10％左右,具有较高的精度;在有植被区域,VAPDI的反演效果最优,MPDIN与MPDIE次之,PDI效果不佳.与PDI相比,VAPDI由于考虑了混合像元的影响,不仅适用于稀疏植被区域,也适用于密集植被区域,应用范围更广;与基于两种不同植被指数的MPDI相比,VAPDI由于克服了植被覆盖度和植被像元反射率等因素的影响,基于该指数的土壤湿度估计值与实测值的决定系数达到0.7277以上,具有较高的反演能力.因此,针对豹澥试验区的实际情况,VAPDI指数具有精确反演土壤湿度的潜力.     

基于PROSPECT+SAIL模型反演叶面积指数的较强适用性植被指数的筛选

基于PROSPECT+SAIL植被辐射传输模型,通过控制不同的植被生化变量、地表参数和土壤光谱参数建立光谱数据集,定量地分析了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、土壤调节植被指数(SAVI)等10种常用的植被指数(VIs)对叶面积指数(LAI)的响应.利用敏感性函数定量地筛选出具有较强适用性的转换型土壤调节植被指数(TSAVI).在此基础上,分别建立了TSAVI及常用植被指数NDVI反演LAI的模型.以张掖市南部地区的TM影像为数据源,进行了LAI的反演,并利用黑河生态水文遥感试验获得的中游LAI数据集对模型进行精度评价.结果表明:TSAVI–LAI模型最佳拟合关系为指数形式,其反演结果与LAI实测值的偏差最小(0.200),R2最大(0.686),RMSE最小(0.397).TSAVI可以作为较强适用性植被指数来进行LAI的反演.     

基于干涉极化SAR数据的森林树高反演

将C1oude极化干涉散射模型和ESPRIT算法结合来降低森林参数反演的运算量.利用ESPRIT算法对Cloude模型中的散射相位中心进行估计,再将估计得到的散射相位中心代入Cloude模型,从而得到树木高度等参数.采用中国天山地区SIR-C/X-SAR L波段全极化干涉数据对森林地区植被树高进行了反演实验.实验表明,与直接采用Cloude的极化干涉模型进行反演相比,在反演精度不变的情况下,运算时间仅是单独使用Cloude模型的1%～2%.     

长江中下游流域土壤湿度遥感反演研究及其影响因素分析

土壤湿度是水文学、气象学及农业科学研究领域的重要指标参数,对气候、农业、旱情监测都有重要意义.利用MODIS数据产品MOD09A1、MOD11A2和MOD13A2获取表观热惯量(ATI)和植被供水指数(VSWI)模型中的关键参数,以NDVI作为判别阈值将ATI和VSWI相结合建立集合土壤湿度反演模型,用预留的实测数据对模型进行了验证.并从土地覆盖类型、高程、坡度等方面进一步分析了长江中下游流域土壤湿度的分布规律,研究区土壤相对湿度随土地覆盖类型、高程及坡度等因素的变化呈明显的分异规律.结果表明,基于ATI和VSWI的集合土壤湿度反演模型结合两种模型的优点,实现了优势互补,提高土壤相对湿度反演的精度.     

基于Envisat数据的地物后向散射特征研究

本文采用ENVISAT ASAR的APMode（Alternating Polarisation Mode）数据,由雷达图像成像原理及物理机制人手分析广州市几种典型地物（水体、植被、建筑物）在不同极化方式下后向散射特征及其成因。在此基础上选取HH极化图像、VV极化图像及VH／VV比值图进行合成,并利用监督分类方法对该极化合成影像进行分类,与光学影像的分类结果图进行比较。结果表明：极化雷达具有探测水质的能力,建筑物的后向散射特征还与其排列方式有关,极化合成影像分类图能初步达到地物分类识别的效果。     

基于尺度化SMMI的神东矿区土壤湿度变化遥感分析

 为消除遥感数据时相差异的影响,在土壤湿度监测指数(SMMI)和尺度化归一化植被指数S-NDVI 的基础上,构建了尺度化土壤湿度监测指数S-SMMI。利用1989-2013 年神东矿区多时相TM/ETM+/OLI 及HJ-CCD 影像band3、band4 反射率数据,监测分析了神东矿区25 年来土壤湿度的时空变化特点及其与地表高程、NDVI 之间的关系。结果表明:神东矿区25 年来土壤湿度总体呈上升趋势,与矿区植被的改善成呈相关;土壤湿度和NDVI 的分布均受到了区域地形的影响,低高程区的土壤湿度与NDVI 对高程变化更为敏感;与土壤湿度为16%~32%时的NDVI 变化相比,土壤湿度小于15%时NDVI 变化更为敏感;而且,地势低洼处的人类活动对NDVI 的影响较大。     

Estimation of surface soil moisture from ASAR dual-polarized data in the middle stream of the Heihe River Basin

In this paper, a new approach was introduced to estimate surface soil moisture using alternating polarization (AP) data of advanced synthetic aperture radar (ASAR). First, synthetic aperture radar (SAR) backscattering characteristic of bare surface at C band was simulated using advanced integrated equation model (AIEM), and four bare surface backscattering models with different polarization were established. In addition, with simultaneous equations of the former four formulas, the surface roughness was eliminated, and models used to estimate soil moisture on bare surface were derived from simulated multipolarization and multiangle ASAR-AP data. Based on these, the best combination of polarization and incident angle was determined. Finally, soil moisture in the middle stream of the Heihe River Basin was estimated. The field measured data demonstrated that the proposed method was capable of retrieving surface soil moisture for both sparse grassland and homogeneous farmland area.     

被动微波遥感土壤水分代价函数构建研究

在被动微波遥感土壤水分的传统代价函数中,默认垂直极化(V)和水平极化(H)地表微波辐射率观测数据对代价函数值的贡献是相同的;但二者对土壤水分敏感性不同的事实导致设定贡献相同的做法值得商榷。利用AIEM模拟数据集计算不同极化地表微波辐射率对土壤水分及土壤粗糙度的敏感性;并以敏感性程度来定量不同极化地表微波辐射率对反演土壤水分信息的贡献度,发展了裸露地表条件下的双极化被动微波地表辐射率协同提取土壤水分的代价函数。利用模拟数据集,对土壤水分反演算法中传统代价函数和本文发展的代价函数进行了对比。结果表明,在代价函数中考虑不同极化地表微波辐射率数据对土壤水分的敏感性差异,可有效提高裸露地表土壤水分的反演精度。     

基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法

农业旱灾是人类面临的最主要自然灾害之一,对我国农业生产影响非常大。土壤含水量是农业干旱监测的重要指标,通过遥感地表温度(LST)与植被指数(NDVI)结合,可以估算土壤湿度,监测农作物旱情。重点研究了LST/NDVI特征空间中干湿边的提取方法,通过14年全国NOAA/AVHRR的8km合成数据集分析发现,在LST/NDVI特征空间中,曲线斜率与实测土壤湿度显著相关(R=0.78,P<0.01),干边的截距和斜率与湿边有比较稳定的关系,但干湿边存在较大的空间和时间变异性。将全国分为6个区,分别确定LST/NDVI特征空间,根据特征空间干湿边参数反演土壤湿度,在土壤湿度分布图和全国耕地分布图基础上,进行旱情分级,得到全国耕地旱情分布图,可以为农业抗旱救灾提供快速宏观的信息服务。     

玛多地区基于植被指数对土壤水分的反演

采用Landsat5影像数据对青海省果洛州玛多地区植被指数和地表温度进行提取,通过地面同步测定土壤水分含量,分析三者之间的相关关系。结果发现:归一化植被指数(NDVI)与土壤水分在植被盖度较低时,二者之间存在较为明显的负相关关系r=-0.655;地表温度与土壤水分呈负相关关系r=-0.932,3种关系模型中线型模型拟合效果最好R2=0.769 0;引入变量植被温度指数TVI并对其与土壤水分做相关分析,结果发现土壤水分与TVI之间的相关系数r=-0.906,二者之间存在明显的负相关关系,3种关系模型中,幂指数模型的决定系数最高R2=0.855 0,TVI与土壤水分的拟合效果较温度与土壤水分的好,因此利用植被指数对区域土壤水分的反演是可行的。     

一种基于TVDI模型的边界提取方法研究

提出一种基于TVDI模型的湿地边界信息提取方法,利用TM遥感影像建立地表温度(Ts)与归一化植被指数(NDVI)之间的二维特征空间,用IDL编程在特征空间内拟合温度植被干旱指数法(TVDI)需要的干、湿边方程,并反演出试验区的土壤干湿情况.利用野鸭湖湿地3m×3m植物样方,统计、分析、确定湿地生态系统的上边界.试验测得湿地边界的土壤水分含量阈值0.56,根据该阈值确定湿地边界信息,提取湿地边界.通过该方法提取的湿地核心区准确率达到72%,说明利用遥感方法反演土壤水分含量,提取湿地边界的方法可行.     

TRMM/PR在青藏高原土壤水分变化研究中的应用

针对热带降雨观测计划(TRMM)上搭载的降雨雷达(PR)参数情况发展了基于积分方程模型与一阶植被散射模型的青藏高原地区的土壤水分变化反演模型.利用AVHRR/NDVI产品以及PR数据,用上述模型对青藏高原3个试验区1998年4～9月的土壤水分变化情况进行了反演,结果显示模型反演结果与实测结果吻合较好,3个站点的均方根误差分别为0.045,0.069和0.056.     

基于旋转不变子空间原理的共形阵列DOA与极化状态联合估计

利用交叉电偶极子天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列,推导并建立了其快拍数据模型.在此基础上,利用锥面共形载体的单曲率特性构造满足旋转不变关系的成对子阵,根据旋转不变子空间思想提出一种信源方位和极化参数的联合估计算法.Monte Carlo仿真实验表明,该算法能够很好地解决锥面共形阵列应用中的多参数联合估计问题.