利用被動(dòng)微波遙感提高土壤濕度分辨率0001

第第頁利用被動(dòng)微波遙感提高土壤濕度分辨率0001利用被動(dòng)微波遙感提高土壤濕度辨別率

微波遙感亮度溫度等數(shù)據(jù)中獲得近地表土壤水分的方法。這些方法的主要依靠于以下兩點(diǎn)：〔1〕微波遙感數(shù)據(jù)和土壤水

分含量的物理聯(lián)系較強(qiáng)〔特別是低頻波段，如L波段〕；〔2〕

不同傳感器獲得的觀測(cè)值的空間/時(shí)間辨別率不同。微波數(shù)據(jù)

比熱紅外數(shù)據(jù)與土壤濕度的關(guān)系更徑直[1]。

雖然微波數(shù)據(jù)對(duì)土壤濕度的敏感性很高，但受成像原理、

被動(dòng)微波遙感器件的限制，其空間辨別率較低，約為幾十公里〔SMOSMIRAS數(shù)據(jù)為40km,AMSR-E數(shù)據(jù)為25km,FY數(shù)

據(jù)為25km〕,為了使被動(dòng)微波土壤濕度數(shù)據(jù)能更廣泛的應(yīng)用于各種需要高空間辨別率土壤濕度的學(xué)科，提高空間辨別率就成為急迫解決的問題之一。

國內(nèi)外已經(jīng)進(jìn)展了許多提高被動(dòng)遙感辨別率的方法。這

里主要介紹儀器改進(jìn)方法和數(shù)據(jù)結(jié)合改進(jìn)方法。

1儀器法尺寸天線是監(jiān)測(cè)表面土壤濕度輻射計(jì)在空間開展的重

要因素，針對(duì)真實(shí)孔徑輻射計(jì)，主要通過加大天線的尺度得到較高的空間辨別率。即使在低地球軌道上，21cm長(zhǎng)波條件下，到達(dá)10km空間辨別率也需要20m*20m數(shù)量級(jí)的天

線，這樣的天線在實(shí)際狀況下是不可能實(shí)現(xiàn)的。

在高辨別率對(duì)地微波遙感中，綜合孔徑輻射計(jì)作為一新

型微波遙感儀器，避開了傳統(tǒng)全功率輻射計(jì)大口徑天線設(shè)計(jì)及機(jī)械掃描帶來的困難，成為國際上的討論熱點(diǎn)。

2數(shù)據(jù)結(jié)合法

2.1主被動(dòng)微波數(shù)據(jù)相結(jié)合

Chauhan[2]在1997就提出了用主被動(dòng)數(shù)據(jù)相結(jié)合的方

法計(jì)算有植被掩蓋的土壤濕度。Narayan等[3]的被動(dòng)反演使

用了迭代算法，不能很好地反映物理量之間的相互影響關(guān)系，并且需要輸入大量的幫助數(shù)據(jù)。黃興忠等提出利用基爾霍夫標(biāo)量近似下的雙尺度模型，利用互易性原理得到熱發(fā)射率，從而將主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)結(jié)合起來估算土壤濕度，真實(shí)值和估算值之差0.04vol/vol[4]。趙天杰等[5]通過建立相關(guān)模型，反

演土壤水分，地面同步測(cè)量數(shù)據(jù)的驗(yàn)證結(jié)果說明，該方法充分發(fā)揮了主被動(dòng)微波數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)避開了主被動(dòng)協(xié)同過程中的尺度問題，為流域尺度的土壤水分監(jiān)測(cè)提供了種新的有效途徑。

雖然主被動(dòng)結(jié)合計(jì)算得到得效果較好，但是主動(dòng)微波數(shù)

據(jù)一般都比較昂貴，在大面積和大的時(shí)間尺度上應(yīng)用仍舊有

定的困難。

2.2光學(xué)數(shù)據(jù)與被動(dòng)微波數(shù)據(jù)相結(jié)合

Chauhan[6]在2022年提出利用近紅外數(shù)據(jù)、可見光將被

動(dòng)微波數(shù)據(jù)的辨別率提高；這種方法運(yùn)用的參數(shù)較多，且只適用于特定的區(qū)域。Merlin[7]中利用植被掩蓋度、土壤蒸散率和泰勒開展式的線性成分將SMOS土壤濕度數(shù)據(jù)〔40km〕和MODIS數(shù)據(jù)〔1km〕結(jié)合，得到了10km辨別率的土壤濕

度〔反演得到的土壤濕度與真實(shí)值的均方根誤差為

1.7vol/vol%，相關(guān)系數(shù)為0.84〕。Merlin［8］在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用三種

植被掩蓋度、三種土壤蒸散率和四種降尺度關(guān)系共種組合算法，得到

36了4km辨別率的土壤濕度，結(jié)果發(fā)覺：混合二維導(dǎo)數(shù)的降尺度方法

和指數(shù)模型的土壤蒸散量相結(jié)合的方法反演得到的土壤濕度與真實(shí)值的均方根誤差為

0.012VOI/VOI%，相關(guān)系數(shù)為0.90。王安琪等［9］在北京市延慶

縣運(yùn)用相同的降尺度方法將被動(dòng)微波土壤濕度25km的辨別

率提高為1km，結(jié)果說明反演得到的土壤水分含量與TVDI的趨勢(shì)全都。

3總結(jié)與建議

1〕目前，雖然綜合孔徑輻射計(jì)是提高被動(dòng)微波遙感

土壤濕度的主要方法，但此技術(shù)在短期內(nèi)仍不能解決；

2〕光學(xué)數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)相結(jié)合得到的土壤濕度數(shù)據(jù)

雖然沒有主被動(dòng)結(jié)合數(shù)據(jù)得到的精確度高，但是光學(xué)數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)都是可以免費(fèi)獵取的，這使得這種方法在大面積大時(shí)間尺度上應(yīng)用更為便利；

3〕學(xué)者們已經(jīng)將被動(dòng)微波遙感的辨別率從25km提高

到10km、4km、1km，其辨別率是否能無限提高，這是一個(gè)值得繼續(xù)討論的問題。

moisturefromspace：wherearewe？[J].Hydrogeology

[2]ChauhanNS.Soilmoistureestimationundera

vegetationcover：Combinedactivepassivemicrowaveremotesensingapproach[J].InternationalJournalofRemote

Sensing，

1997，18〔5〕：1079-1097.

[3]NarayanU，LakshmiV，JacksonTJ.High-resolution

changeestimationofsoilmoistureusingL-bandradiometerandradaobservationsmadeduringtheSME*02e*periments[J].

IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensin，g2022，44〔6〕：1545-155.

[4]黃興忠，金亞秋.利用主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)估算土壤濕度和

粗糙度的新方法[J].電波科學(xué)學(xué)報(bào)，1996,11(1):27-32.

[5]趙天杰，張立新，蔣玲梅.利用主被動(dòng)微波數(shù)據(jù)聯(lián)合反

演土壤水分[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2022,24(7):769-775.

[6]Chauhan，N.S.，Miller，S.，Ardanuy，P..

Spacebornesoilmoistureestimationathighresolution：Amicrowave?Coptical/IRsynergisticapproach[J].International

JournalofRemoteSensing，2022，24〔22〕：4599-4622.

[7]MerlinO，WalkerJP，ChehbouniAetal.Towards

deterministicdownscalingofSMOSsoilmoistureusingMODISderivedsoilevaporativeefficiency[J].RemoteSensingof

Environment，2022，112：3935-3946.

[8]MerlinO，BitarA，WalkerJ，etal.Animproved

algorithmfordisaggregatingmicrowave-derivedsoilmoisturebasedonred，near-infraredandthermal-in-frareddata[J].

Remote