【摘 要】
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土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究水分的空间分布、农作物长势和产量、气候变化、水资源时空特征等有着重要意义.利用Sentinel(哨兵)系列主动微波雷达卫星SAR(Sentinel-1)结合光学卫星(Sentinel-2)对格尔木中下游低矮植被覆盖下的地表土壤水分进行反演研究,探讨不同极化组合方式和水云模型前后的土壤水分含量反演方法的适用性.结果 表明,VV(VV Polarization)极化比VH(VH Polarization)极化更加适用该区域,VV极化结合归一化水指数(NDWI)反演地表
【机 构】
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中国科学院青海盐湖研究所,中国科学院盐湖资源综合高效利用重点实验室,青海西宁810008;青海省盐湖地质与环境重点实验室,青海西宁810008;中国科学院大学,北京100049;中国科学院青海盐湖研究
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土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究水分的空间分布、农作物长势和产量、气候变化、水资源时空特征等有着重要意义.利用Sentinel(哨兵)系列主动微波雷达卫星SAR(Sentinel-1)结合光学卫星(Sentinel-2)对格尔木中下游低矮植被覆盖下的地表土壤水分进行反演研究,探讨不同极化组合方式和水云模型前后的土壤水分含量反演方法的适用性.结果 表明,VV(VV Polarization)极化比VH(VH Polarization)极化更加适用该区域,VV极化结合归一化水指数(NDWI)反演地表土壤水分精度达到42.6％,拟合精度最高;VH极化仅为22.6％;利用水云模型去除植被覆盖后对地表土壤水分的反演精度有所提升,VV极化精度提高约3.5％,VH极化提高1.5％;Sentinel系列卫星影像对于干旱区的土壤水分的反演具有较好的适用性.探索了适用于该研究区乃至柴达木盆地土壤水分大面积实时监测的可靠手段和依据.
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