摘要
在农业领域，土壤含水量决定着作物的生长发育，是农田干旱预警、农作物生长监测以及产量估算的重要参数。因此，高效、准确地监测土壤含水量的时空分布，对农作物估产、干旱监测、水资源分配以及生态保护等有着重要的现实意义和科学价值，也有助于实施精准农业、推动现代农业发展。由于传统的土壤含水量监测手段是基于点的测量，难以经济、快速地获取大范围土壤水分，遥感技术可以实时、快速、大范围地获取面状地表信息，被广泛应用于区域地表土壤湿度的获取。 本研究以河北省定兴县为研究区，协同使用多时相Radarsat-2C波段SAR数据和Landsat-8光学数据，结合改进水云模型（ModifiedWater-CloudModel,MWCM）和耦合经验模型（CoupledEmpiricalModel,CEM）建立了一种地表土壤含水量反演新方法MWCM-CEM，该方法可适用于农田区不同的植被覆盖度状况。首先，针对水云模型（Water-CloudModel,WCM）在稀疏植被覆盖区域下存在假设条件与实际情况不相符的问题，本研究引入植被覆盖度得到改进水云模型，并对比水云模型和改进水云模型去除植被影响的效果。然后，基于高级积分方程模型（AdvancedIntegratedEquationModel,AIEM）结合Oh模型建立双极化后向散射系数数据库，分析裸土后向散射与土壤湿度和地表粗糙度之间的响应关系，并模拟研究区有效粗糙度参数，建立耦合经验模型。最后，本研究结合MWCM和CEM提出适用于农田区的地表土壤湿度反演方法MWCM-CEM，设计了四种土壤湿度反演方案WCM-CEMmr、WCM-CEMer、MWCM-CEMmr、MWCM-CEM开展对比分析，验证了本文方法的有效性，并应用MWCM-CEM反演研究区冬小麦四个重要物候期的土壤湿度，得到研究区土壤含水量时空分布图。本文主要研究内容和结论如下： （1）针对AIEM理论模型表达形式复杂、参数繁多、难以直接用于土壤湿度反演的问题，本研究结合野外实测数据，基于AIEM模型和Oh模型建立双极化后向散射系数数据库。通过回归分析，获得裸土后向散射系数与土壤湿度、地表粗糙度间的关系，进而建立耦合经验模型CEM用于裸土土壤湿度反演。 （2）针对野外地表粗糙度参数测量准确性不稳定的问题，本研究利用双极化后向散射系数数据库，通过查找表（LookUpTable，LUT）法模拟得到有效粗糙度参数。实验结果表明，与实测地表粗糙度相比，采用有效粗糙度参数作为耦合经验模型的输入，可以有效避免地表粗糙度野外测量过程中的不确定性，并可以实现在缺少野外实测地表粗糙度参数的情况下反演土壤湿度。 （3）针对水云模型在稀疏植被覆盖地区应用时出现局限性的问题，本文将植被覆盖度作为权重因子引入水云模型，并对比水云模型和改进水云模型去除植被影响的效果。针对小麦区多时相土壤湿度反演，本研究提出MWCM-CEM土壤湿度反演方法，为验证本文方法的有效性，本研究设置四种土壤湿度反演方法并开展对比实验。结果表明，加入植被覆盖度的改进水云模型可以更有效地去除植被散射贡献，提高土壤湿度反演精度。相比于WCM-CEMer，应用MWCM-CEM的土壤湿度反演结果R2提高了0.1273，达到0.7390；同时，RMSE减少了0.97%，下降至4.14%。 （4）通过理论分析及对比实验，验证了本文提出的MWCM-CEM土壤湿度反演方法适用于农作物覆盖地表，并将MWCM-CEM应用到研究区冬小麦返青期、拔节期、灌浆期以及乳熟期的土壤湿度反演，得到研究区不同时相的土壤水分空间分布图。
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