文档介绍：万方数据
基于的冬小麦不同生育期土壤湿度反演鲍艳松趵,孔令寅跫突,刘良云J胶笙蛏⑸湎凳究的一个重要参刿。区域乃至全球尺度的土壤湿度信息区域尺度土壤湿度的监测提供了有效手斟扪。琑为%。榷土壤湿度是水文学、气象学以及农业科学等领域研是陆面过程模式研究必不可少的一个参量【浚愿纳魄及全球气候模型预报结果起着重要的作用【俊4竺婊寥湿度监测是农作物旱情监测的一个重要内容,可以为农田灌溉精准管理提供基本参考数据【俊R8屑际醯姆⒄刮土壤湿度可以通过可见光、热红外和微波遥感手段获取。可见光热红外方法主要利用植被在缺水时冠层温度增高这一特点,基于冠层温度和植被指数构建温度植被干旱指数,建立土壤湿度统计反演模型,实现土壤湿度反演【∥。光学热红外土壤湿度方法在农田干旱监测上取得了一些成果,但由于数据源受天气影响较大,该方法在多云地区无法实现。然而,由于微波遥感数据与土壤湿度之间具有更直接的物理关系【浚椅⒉ㄒ8胁皇芄照、云雾等天气条件的影响,具有全天时、全天候成像的特点,特别是长波段微波能够穿透植被,并对土壤具有一定的穿透能力,因此微波遥感被认为有可能最终解决遥感土壤湿度探测问题=矗⒉ㄍ寥朗6的遥感反演研究不断开展,多频、多极化、多角度及全极化合成孔径雷达技术被用于土壤湿度探测【。新一代高级合成孔径雷达珹传感器,由于其具有多极化、可变观测角和多种分辨率的特征,相比于欧洲遥感卫星谔讲饽芰ι暇哂懈嗟挠攀疲已广泛地用于地表参数的反演】。研究表明数据在半干旱区农田土壤湿度反演上发挥着重要作用。王军战等利用小入射角双极化数据计算组合粗糙度,并将其带入参数化地表散射模型,建立裸露地表表层土壤湿度反演模型。较好地反演出试验区土壤湿度【。。鲍艳松等利用估算植被单次散射和双程透过率,并将其带入小角度入射的数据,建立了冬小麦覆盖地表的土壤湿度反演模型,反演结果表明该模型提高了土壤湿度反演精度【】。张堂堂等基于数据,利用简化的辐射传输模型研究了黄土高原土壤湿度反演方法,结果表明考虑植被覆盖的土壤湿度反演模型能够更好地反演出土壤湿度【】。张少华等利用虳的土壤湿度反演方法,基于多角度数据计算了收获后农田的土壤湿度,其均方根误差多个入射角数据进行归一化,、多极化的影像反演土壤湿度,,南京;遗┮敌畔⒒こ碳际跹芯恐行模本泄蒲г憾缘毓鄄庥胧值厍蛑行模本摘要:基于高级合成孔径雷达数据和地面调查数据,结合模犁分析方法,研究后向散射数据与土壤湿度及冬小麦结构参数之间的关系,构建冬小麦不同生育期土壤湿度反演模型。研究结果表明:冬小麦冠层散射影响信号探测土壤湿度的深度,冬小麦生长初期鹕砥谇信号探测土壤湿度的最佳深度为,拔节期后信号探测土壤湿度的最佳深度为。冬小麦抽穗期前,与土壤湿度线性相关性较高,可以利用经验统计模型方法反演十壤湿度;冬小麦生长旺盛期樗肫,经验模型土壤湿度反演精度较差,多角度数据模型能够提高土壤湿度反演精度。利用该土壤湿度反演模型,起身期、:后向散射,土壤湿度,反演,冬小麦,痡..—...中图分类号:文献标志码:文章编号:—一一一鲍艳松,刘利,孔令寅,