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基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分

陈亮,  施建成,  蒋玲梅,  杜今阳

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陈亮, 施建成, 蒋玲梅, 杜今阳. 基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分[J]. 水科学进展, 2009, 20(5): 663-667.
引用本文: 陈亮, 施建成, 蒋玲梅, 杜今阳. 基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分[J]. 水科学进展, 2009, 20(5): 663-667.
shu
CHEN Liang, SHI Jian-cheng, JIANG Ling-mei, DU Jin-yang. Physically based retrieval of soil moisture using passive microwave remote sensing[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(5): 663-667.
Citation: CHEN Liang, SHI Jian-cheng, JIANG Ling-mei, DU Jin-yang. Physically based retrieval of soil moisture using passive microwave remote sensing[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(5): 663-667.
shu

基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分

  • 1.

    中国科学院遥感应用研究所, 北京, 100101;

  • 2.

    北京师范大学地理学与遥感科学学院, 北京, 100875;

  • 3.

    中国科学院研究生院, 北京, 100039

基金项目: 国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2007AA12Z135)
详细信息
    作者简介:

    陈亮(1982- ),男,河南信阳人,博士研究生,主要从事微波遥感方面的研究.E-mail:chenliangrs@gmail.com.

  • 中图分类号: P343.8

Physically based retrieval of soil moisture using passive microwave remote sensing

  • 1.

    Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;

  • 2.

    School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;

  • 3.

    Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China

Funds: The study is financially supported by the National High Technology Research and Development Program of China(No.2007AA12Z135).

  • 摘要: 利用土壤水分和海洋盐度(SMOS)卫星进行土壤水分反演的算法中,对地表发射率的描述仍采用半经验Q/H模型,该模型描述地表粗糙度对有效发射率在V和H极化下影响相同.基于微波散射理论模型-高级积分方程模型(AIEM)建立了一个针对SMOS传感器的参数配置,包含各种地表粗糙度和介电特性的裸露地表辐射模拟数据库,发展了L波段多角度地表辐射参数化模型.在此基础上,利用SMOS多角度双极化特点,建立了土壤水分反演算法.该算法可以消除粗糙度对土壤水分反演的影响,同时最小化反演过程中辅助信息引入带来影响.反演算法通过美国农业部提供的L波段多角度地基辐射计数据(BARC)进行验证,在20°~50°入射角,土壤水分反演精度在4%左右.
    Abstract: The soil moisture inversion algorithm,which is adopted in the soil moisture and ocean salinity(SMOS) mission,uses the semi-empirical Q/H model to figure out the surface emissivity.The Q/H model shows the effects of the surface roughness on the emissivity at V polarization are same as that of Hpolarization.In this study,we use the advanced integrale-quation model to generate a simulated database with a wide range of the surface roughness and soil moisture conditions under SMOS sensor configurations and develop a simplified multi-angular surface emission model based on the simulated database.Based on the parameterized model,an inversion procedure is set up in terms of dual-polarization microwave brightness temperatures to retrieve soil moisture with the minimum auxiliary information about the ground.The inversion technique is validated with multi-angular ground microwave radiometer experiment data at L-band from several test sites at Beltsville,MD.The accuracy in random-mean-square error is about 4% at inciden angles of 20°～50°.The results reveal that the proposed inversion procedure decreases the perturbing effects of the surface roughness on the soil moisture estimation.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-07-15
  • 刊出日期:  2009-09-25

基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分

  • 1. 中国科学院遥感应用研究所, 北京, 100101;
  • 2. 北京师范大学地理学与遥感科学学院, 北京, 100875;
  • 3. 中国科学院研究生院, 北京, 100039
    • 基金项目:  国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2007AA12Z135)
    作者简介:

    陈亮(1982- ),男,河南信阳人,博士研究生,主要从事微波遥感方面的研究.E-mail:chenliangrs@gmail.com.

  • 收稿日期: 2008-07-15
  • 刊出日期: 2009-09-25

  • 中图分类号: P343.8

摘要: 利用土壤水分和海洋盐度(SMOS)卫星进行土壤水分反演的算法中,对地表发射率的描述仍采用半经验Q/H模型,该模型描述地表粗糙度对有效发射率在V和H极化下影响相同.基于微波散射理论模型-高级积分方程模型(AIEM)建立了一个针对SMOS传感器的参数配置,包含各种地表粗糙度和介电特性的裸露地表辐射模拟数据库,发展了L波段多角度地表辐射参数化模型.在此基础上,利用SMOS多角度双极化特点,建立了土壤水分反演算法.该算法可以消除粗糙度对土壤水分反演的影响,同时最小化反演过程中辅助信息引入带来影响.反演算法通过美国农业部提供的L波段多角度地基辐射计数据(BARC)进行验证,在20°~50°入射角,土壤水分反演精度在4%左右.

English Abstract

陈亮, 施建成, 蒋玲梅, 杜今阳. 基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分[J]. 水科学进展, 2009, 20(5): 663-667.
引用本文: 陈亮, 施建成, 蒋玲梅, 杜今阳. 基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分[J]. 水科学进展, 2009, 20(5): 663-667.
shu
CHEN Liang, SHI Jian-cheng, JIANG Ling-mei, DU Jin-yang. Physically based retrieval of soil moisture using passive microwave remote sensing[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(5): 663-667.
Citation: CHEN Liang, SHI Jian-cheng, JIANG Ling-mei, DU Jin-yang. Physically based retrieval of soil moisture using passive microwave remote sensing[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(5): 663-667.
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