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综合利用光学、微波遥感数据反演土壤湿度研究

文献类型： 会议论文

第一作者： 鲍艳松

作者： 鲍艳松 1 ; 国家农业信息化工程技术研究中心 2 ; 北京师范大学地理学与遥感科学学院 3 ; 刘良云 4 ; 王纪华 4 ;

作者机构： 1.南京信息工程大学遥感学院,210044,南京

2.100089,北京

3.遥感科学国家重点实验室,环境遥感与数字城市北京市重点实验室,100875,北京

4.国家农业信息化工程技术研究中心,100089,北京

关键词： 土壤湿度;遥感数据;反演方法

会议名称： 全国首届定量遥感学术论坛

主办单位： 北京师范大学遥感与GIS研究中心

页码： 228-233

摘要： 基于ASAR-APP和TM影像数据,研究了小麦覆盖地表的土壤湿度反演方法.首先,利用冠层后向散射模型MIMICS(michigan microwave canopy scattering),分析了第二入射角模式(IS2)2种极化组分散射对总散射的贡献,确定了土壤湿度反演的最佳极化模式;其次,分析了植被微波单次散射、植被层双程透过率与NDVI之间的关系,建立了单次散射及双程透过率模型,然后,结合IS2入射角模式ASAR数据,建立土壤湿度反演模型.最后,基于模拟数据和获取的ASAR、TM影像数据,利用半经验模型反演土壤湿度.研究结果表明:IS2_HH模式土壤散射在总散射中贡献更大,该数据更适合土壤湿度反演;植被微波单次散射、双程透过率与NDVI有很好的线性关系,可以利用线性模型建立它们之间的关系;半经验模型能够较好地反演土壤湿度,反演和实测的土壤湿度相关系数为0.75,均方根误差为5.07％.

分类号： S152.71

  • 相关文献

[1]基于遥感数据和生态因子的小麦籽粒蛋白质含量监测. 李存军,王大成,王纪华,宋晓宇,王芊,王妍. 2012

[2]土壤湿度微波遥感监测研究进展. 孙安利,贾建华,徐新刚,黄文江. 2009

[3]基于ASAR的冬小麦不同生育期土壤湿度反演. 鲍艳松,刘利,孔令寅,王纪华,刘良云. 2010

[4]东北地区土壤温度和湿度空间变异特性研究. 安晓飞,孟志军,王培,付卫强,郭建华. 2015

[5]综合利用光学、微波遥感数据反演土壤湿度研究. 鲍艳松,刘良云,王纪华. 2007

[6]基于相关功率修正的地基GNSS-R土壤湿度反演. 洪学宝,张波,阮宏梁,汉牟田,杨东凯,宋曙辉. 2021

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