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土壤水分是水分平衡的重要参量，是联系地表水、地下水和生物地球循环的核心和纽带，在水文、气候和生态等研究领域都具有十分重要的作用。光学和微波遥感反演土壤水分各有优势和不足，联合两种数据源，对提高土壤水分反演精度有重要意义。本论文依托中国科学院西部行动计划项目（三期）—“黑河流域生态-水文遥感产品生产算法研究与应用试验”(KZCX2-XB3-15)，利用ASAR和Hyperion数据，开展了联合雷达和高光谱数据反演植被覆盖地区土壤水分的研究，主要从以下几方面开展了研究:
基于AIEM模型，建立了利用ASAR双极化雷达数据反演裸土区土壤水分的模型。首先利用AIEM模型模拟裸露地表C波段SAR信号的后向散射特征，通过非线性回归的方法建立四种极化下的裸露地表后向散射模型;然后将不同极化组合、不同角度ASAR-AP数据分别输入所建立的后向散射模型，通过模型的联立计算，消除了模型中的粗糙度参数，从而拟合得到土壤水分反演模型;并通过对比分析，选出了反演土壤水分的最佳极化组合方式和最佳角度;最后，将建立的反演模型应用到黑河流域中游临泽草地站试验区，实现了区域尺度土壤水分的定量反演，并利用实测的土壤水分数据进行检验，结果表明模型具有较好可靠性和适用性。
基于PROSAIL模型，建立了利用Hyperion数据反演植被冠层含水量的模型。PROSAIL模型模拟植被冠层反射特征表明，970nm水吸收带右侧曲线（980nm-1070nm）—阶导数D980-1070与冠层含水量关系密切，决定系数达0.96。基于此，利用中心波长为983nm、993nm、1003nm、1013nm、1023nm、1033nm、1043nm、1053nm和1063nm的Hyperion的9个波段数据计算D980-1070，并利用所建模型反演植被冠层含水量。最后，利用黑河流域盈科绿洲的实测数据对反演结果进行了验证，其平均相对误差为12.5％，均方根误差在0.1kg·m-2内，结果表明该模型可靠。
联合ASAR双极化数据和Hyperion高光谱数据，建立了一个半经验的植被覆盖区土壤水分反演模型。该模型是基于水云模型发展而来，增加了水云模型忽略的土壤-冠层的二次散射项，并利用MIMICS模型对所建反演模型进行了参数的率定。然后联合双极化ASAR和Hyperion数据实现了盈科绿洲地区土壤水分的反演。初步验证表明，该模型可靠，适用于获取区域植被覆盖地区土壤水分。