基于Sentinel多源数据的晋南农田地表土壤水分反演

• 作 者: 刘正春 冯美臣 徐立帅 荆耀栋 毕如田
• 机 构: 山西农业大学资源环境学院,山西农业大学旱作农业工程研究所
• 出 处: 中国农学通报
• 发表日期: 2020年20期
• 关键词: 土壤水分 冬小麦春旱 水云模型 Sentinel数据 地力等级 soil moisturewinter wheat spring droughtwater-cl
• 基金项目: 山西省重点研发计划项目“旱作小麦水分高效利用及化肥精准施用技术研究”(201803D221005-2),山西省软科学研究项目“山西省新型城镇化空间结构优化研究”(2016041027-1)

通过遥感数据反演农田地表土壤水分,对农作物干旱、长势监测及估产有重要指导作用。以山西省闻喜县冬小麦种植区为研究区,利用水云模型去除植被影响,建立土壤直接后向散射系数与土壤含水量的关系,反演闻喜县2018年3月19日冬小麦种植区土壤水分。结果表明:协同Sentinel-1微波和Sentinel-2光学影像数据能够去除植被影响提高土壤水分反演精度,VV极化决定系数R2提高0.0914,均方根误差RMSE减少0.0895%。闻喜县中部河谷平原以及东南和西北部的台地土壤处于轻度干旱状态,西南部丘陵和东部山地