【摘 要】
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土壤中的含水量在全球水循环中起着重要的作用。含水量不同的土壤其介电常数不一样，从而导致发射率也不一样，因此可以利用被动微波遥感技术来监测土壤水分。
微波遥感分为
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土壤中的含水量在全球水循环中起着重要的作用。含水量不同的土壤其介电常数不一样，从而导致发射率也不一样，因此可以利用被动微波遥感技术来监测土壤水分。
微波遥感分为主动和被动两种方式。主动方式是通过传感器发射微波信号，经过目标反射后，接收回波信号来分析目标的特性；被动方式则是通过接收目标自身辐射的信号来研究目标的辐射散射特性。被动微波遥感是目前土壤水分反演的主要手段。在土壤水分反演中，植被的覆盖是土壤水分反演中最重要的影响因素。因此需要建立植被模型来模拟植被的微波辐射特性。
常用的植被模型是零阶的∞-r模型。该模型通常用于低频情况下，它将植被看成均匀介质，没有考虑植被内部的多次散射作用。当频率较高时，植被内部的多次散射作用已经不能忽略，为了更准确的估计植被的微波散射与辐射特性，需要发展一个适用于高频的植被模型。本研究针对当前广泛采用的半经验的零阶模型在高频率下的不适用性，把基于光线跟踪原理的双矩阵(Matrix Doubling)算法运用到有植被覆盖的地表辐射问题中，从而可以在更高的频率范围内充分考虑植被内部，以及植被与地表之间多次散射问题。同时针对传统地表模型不能适应高频、大粗糙度的情况，使用了AIEM模型来模拟地表的散射特性，并且为了能够更加直接地反演土壤水分，把Matrix Doubling模型与传统的零阶模型进行了匹配，获得高频下单散射反照率和传输率。
本文的重点是研究较高频率下的作物的微波散射与辐射特性，以玉米为例，反演不同高度的玉米在C，X波段下的微波散射与辐射特性，并根据Qp模型推导基于smex02实验场地的土壤水分反演公式，最后利用smex02实验中的PSR机载数据与反演的玉米微波散射与辐射特性结合，估算smex02实验中的部分玉米实验地的土壤水分，通过和实测的土壤水分对比，验证反演的玉米微波辐射特性的正确性。
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