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土壤水分在地表与大气间的物质和能量交换中，起着极为重要的作用。土壤含水量是表征一定深度土层干湿程度的物理量。表层土壤含水量是微观气象学和水文学中一个重要的能量平衡参数，是农作物生长发育的基本条件和产量预报模型中的重要参量，也是旱情监测的重要指标。传统的获取土壤含水量的方法，需要大量的人力物力，代表性差，难以满足需求。遥感可以实时高效的提供大范围的土壤含水量信息。
在我国农田分布较为破碎，混合像元普遍存在，以往土壤含水量遥感反演研究多局限于裸露土壤的含水量监测，但农业和生态监测更需要植被-土壤混合像元中植被下土壤的含水量监测数据。利用微波、热红外和植被指数法进行植被-土壤混合像元土壤含水量反演都有不足。本文基于尺度转换规律，针对植被-土壤混合像元，提出了高光谱土壤含水量反演新方法。
通过引入尺度转换规律进行混合像元分解，得到低分辨率像元的土壤面积比例信息。然后根据高光谱数据，建立了简单易行的裸土土壤含水量反演方法，并利用数值模拟，分别讨论了不同覆盖度及测量误差对该方法反演精度的影响。两者结合实现混合像元土壤含水量反演。选择甘肃省张掖市盈科灌区为研究区，以Hyperion/EO-130m分辨率的高光谱数据，及其线性合成的180m和1080m模拟图像为数据源，反演得到大像元的土壤含水量，用同步地面观测数据验证了反演结果，同时也与SWCI方法的反演结果进行了比较。结果表明本文所提出的方法具有较高的可信度。