本研究拟针对目前星载微波辐射计和散射计数据分别反演地表土壤湿度工作中存在的问题,在电磁波与地表、植被层微波散射、辐射特性及相互作用机理研究的基础上,根据主、被动微波传感器各自观测特点,基于优势参数估计方法,利用星载散射计数据的同时双角度测量估算地表粗糙度参数,利用被动微波传感器的多通道特性得到植被特征参数信息,发展基于物理机制的星载微波辐射计和散射计数据联合反演大尺度土壤湿度的方法;在典型研究区开展的野外观测实验,分析大尺度像元内空间异质性差异,建立实测数据和大尺度数据的尺度转换关系,实现利用实测数据对粗分辨率反演结果的验证,同时,结合已有大尺度土壤水分产品和光学干旱监测结果对反演结果进行交叉验证,基于验证结果对联合反演算法进行改进和完善;最后,利用本项目成果对农业干旱灾害发生时的地表土壤水分进行监测,开展应用示范和评估,为微波对地观测数据在农业干旱中的应用提供技术支持。
soil moisture;radiometry;scatterometry;large-scale;dielectric constant
本研究针对目前星载微波辐射计和散射计数据分别反演地表土壤湿度工作中存在的问题,深入开展地表和植被层微波散射、辐射特性及电磁波与目标相互作用机理研究,根据主、被动微波传感器各自观测特点,基于优势参数估计方法,利用星载散射计数据同时双角度测量估算地表粗糙度参数,得到基于散射计数据的地表粗糙度参数反演模型和方法;同时,基于辐射计的多波段特性对植被覆盖信息进行表达,并将上述基于散射计的粗糙度结果引入到传统的辐射计反演流程,得到星载散射计和辐射计数据联合反演土壤湿度的方法;课题执行过程中为了克服星载散射计和辐射计同时观测困难的现实问题,以及反演中植被光学厚度和地表粗糙度的耦合影响,根据这两个参数对辐射计观测的亮温具有类似作用的特点,将这两个参数合并为一个综合影响因子,再将这个综合影响因子表达为与双极化观测亮温及土壤水分有关的表达式,达到校正这两个参数影响的目的;此外,针对地表温度对传统辐射计土壤水分反演模型的影响,新发展了一种适合中国陆地表面(以青藏高原数据为基础)的温度反演模型,不仅能够有效的估算地表温度从而校正土壤水分反演算法中温度的影响,且能够显著提高估算精度;分析了地表温度和湿度在卫星观测尺度和站点测量尺度因空间异质性而导致的显著差异,明确了对大尺度数据进行验证所采用的数据处理方法,实现利用实测数据对粗分辨率反演结果的验证;为了提高反演模型精度,发展了适用于微波辐射计、散射计主要频点的土壤介电常数到土壤水分的转换模型;为了提高大尺度土壤水分数据在中国大陆地区的适用性,比较了目前国际上已有的基于星载微波辐射计和散射计共8种土壤水分产品的适用性和精度(以青藏高原数据为基础);最后,针对2014年发生的华北地区大面积地表干旱,利用AMSR2数据以及本研究新发展的反演方法,在2014年6月~8月间,共形成了9期(以旬为单位)监测结果。在本课题资助下,共发表研究论文12篇,其中SCI检索论文4篇;申报发明专利3项,其中1项已授权。