【摘 要】
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土壤水分是生态系统循环的关键变量之一,在干旱预警、作物估产和水文模拟等方面都至关重要。准确的实时监测某一区域土壤水分变化,对理解该区域大气与地表两者间能量转换等科学研究具有重要意义。与传统测量方法相比,遥感技术具有高时空分辨率的特点,在大范围监测土壤水分领域展示了巨大的应用潜力。尤其是主动微波遥感不仅具备全天时全天候的观测能力,还能穿透植被层和土壤表面,通过对土壤介电常数的高度敏感性获取大范围土壤
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土壤水分是生态系统循环的关键变量之一,在干旱预警、作物估产和水文模拟等方面都至关重要。准确的实时监测某一区域土壤水分变化,对理解该区域大气与地表两者间能量转换等科学研究具有重要意义。与传统测量方法相比,遥感技术具有高时空分辨率的特点,在大范围监测土壤水分领域展示了巨大的应用潜力。尤其是主动微波遥感不仅具备全天时全天候的观测能力,还能穿透植被层和土壤表面,通过对土壤介电常数的高度敏感性获取大范围土壤水分信息。然而主动微波后向散射信息受到了雷达系统参数、土壤介电常数、地表粗糙度和植被散射等多个因素的共同作用,因此实现土壤水分的反演需要有效去除地表粗糙度和植被散射等因素的影响,建立土壤水分和雷达后向散射系数两者间的函数模型。本文针对土壤水分反演中过度依赖地表参数等问题,以重访周期为三天的土壤水分主被动探测计划（Soil Moisture Activeand Passive,SMAP）卫星主动微波数据为数据源,基于变化检测的思想,构建Alpha近似模型消除地表粗糙度与植被覆盖变化对于雷达后向散射系数的影响,获取研究区的土壤水分空间分布。结合监测网站点数据与土壤水分产品进行精度分析,讨论在不同极化方式（HH和VV）下雷达后向散射系数与地表土壤水分变化之间的关系,比较不同地物覆盖下土壤水分反演精度,为监测低植被覆盖区域土壤水分变化提供参考。主要得到的结论有:（1）研究区SMAP降轨数据反演结果精度高于升轨数据,Dobson 土壤介电常数模型优于Topp 土壤介电常数模型,HH极化通道优于VV极化通道。在降轨数据HH极化下利用Dobson模型的反演结果精度最高,其R2为0.787,RMSE为0.0463m3m-3。本文反演结果和全球表层土壤水分数据集（Global Remote Sensing Based Surface Soil Moisture,RSSSM）土壤水分产品与青藏高原那曲地区土壤监测网实测数据交叉验证,二者都与实测数据呈现较好的拟合性,R2集中在0.7～0.8之间,实验结果验证了基于短时序雷达数据构建Alpha模型反演土壤水分方法的可行性和有效性。（2）地表覆盖类型的差异影响土壤水分反演结果的精度。通过分析可知,Alpha近似模型在高山草原、高山草甸等低植被覆盖区域对土壤水分变化较为敏感,并在HH极化下反演精度最高,R2为0.727,RMSE在0.044 m3m-3;在灌木丛、针叶林覆盖区域对土壤水分的敏感性次之,在HH极化下反演精度最高,R2为0.695,RMSE为0.048 m3m-3;在裸地、荒漠区域对土壤水分的敏感性最低,在HH极化下 R2 为 0.619,RMSE 为 0.058 m3m-3。（3）地表参数对土壤水分反演的影响排序是植被指数＞地表温度＞反照率。通过对土壤水分动态变化和主要地表参数变化之间进行归因分析,研究区植被指数的变化与土壤水分的变化呈正相关,并且两者相关性显著,相关系数r为0.741;地表温度、反照率两者的变化与研究区土壤水分的变化呈中等程度相关,相关系数r分别为0.685和0.508,说明研究区植被覆盖是影响土壤水分值的重要因素之一,对土壤水分变化的影响高于地表温度和反照率。图[29]表[7]参考文献[84]
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