【摘 要】
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土壤水分是控制陆地-大气系统间水分循环、能量交换的一个重要影响因子,它在一定程度上反映了地表与大气之间的相互作用,对降水和地下水储量都有影响。土壤水分还是农作物和植被生长发育的基础条件,在进行农作物估产和旱情监控上起到重要作用。传统土壤水分监测在单点测量上精度较高,但无法大面积、快速有效的获取土壤水分。合成孔径雷达(SAR)作为先进遥感技术却可以解决掉这些问题,并且它具有全天时、全天候监测的特点,
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土壤水分是控制陆地-大气系统间水分循环、能量交换的一个重要影响因子,它在一定程度上反映了地表与大气之间的相互作用,对降水和地下水储量都有影响。土壤水分还是农作物和植被生长发育的基础条件,在进行农作物估产和旱情监控上起到重要作用。传统土壤水分监测在单点测量上精度较高,但无法大面积、快速有效的获取土壤水分。合成孔径雷达(SAR)作为先进遥感技术却可以解决掉这些问题,并且它具有全天时、全天候监测的特点,对土壤也有一定的穿透性。利用SAR数据反演土壤水分具有坚实的物理理论基础,为大面积、实时监测土壤水分提供了新的方法和途径。本文利用改进积分方程模型(AIEM)分别模拟后向散射系数与土壤含水量、地表粗糙度之间的关系,依次得到它们的一般表达式。由于后向散射系数同时受到地表参数的影响,所以需要将它们联合分析,进一步推导出土壤水分反演经验模型。同时也利用BP神经网络模型来反演土壤水分。以ENVISAT/ASAR双极化数据为基础,结合黑河流域临泽草地和阿柔草地的实测数据,对两种反演方法进行验证和对比。主要研究成果包括以下几个方面:(1)文中综合考虑了均方根高度和相关长度对后向散射系数的影响,提出了新的粗糙度参数Zs,并推导出Zs与VV、VH极化组合之间的关系式,具有简化土壤水分反演模型和不需要实测粗糙度数据也可以较好反演土壤水分的优点。(2)基于AIEM模型模拟后向散射系数与地表参数间的关系,最终得到土壤水分反演模型,并将该模型推广到入射角在20°~70°的情况下。然后利用实测数据对反演模型进行验证,得到土壤水分分布图。并与另外两种不同经验模型进行比较,验证结果表明,本文的经验模型反演效果较好。(3)基于BP神经网络反演土壤水分时,首先分析三种VV、VH极化组合对土壤水分的重要性,发现(VV-VH)/(VH/VV)加入神经网络中的反演效果相对最好,分析原因是这种极化组合间接的考虑了粗糙度的影响。然后利用建立好的BP神经网络依次反演临泽草地和阿柔草地的土壤水分。(4)对比经验模型和BP神经网络模型发现,经验模型在运行时间(t)和均方根误差(RMSE)上都优于BP神经网络。但是在拟合效果上,BP神经网络的决定系数(R~2)更好一些,且能有效控制影像中的噪声影响。
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