人民黄河2023，Vol.45Issue(11) ：106-110.DOI:10.3969/j.issn.1000-1379.2023.11.020

光学与SAR遥感协同反演植被覆盖区土壤含水量

Synergistic Inversionof Soil in Vegetation Covered Areas of the Lower Yellow River Based on Optical and SAR Remote Sensing

杨晶晶 邓清海 李莎 张丽萍 陈桥 孙桂宗 孙振洲
人民黄河2023，Vol.45Issue(11) ：106-110.DOI:10.3969/j.issn.1000-1379.2023.11.020
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光学与SAR遥感协同反演植被覆盖区土壤含水量

Synergistic Inversionof Soil in Vegetation Covered Areas of the Lower Yellow River Based on Optical and SAR Remote Sensing

杨晶晶 1邓清海 1李莎 2张丽萍 1陈桥 1孙桂宗 1孙振洲1
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作者信息

  • 1. 山东科技大学 地球科学与工程学院,山东 青岛 266590
  • 2. 山东省地质矿产勘查开发局 第七地质大队,山东 临沂 276000
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摘要

在进行土壤含水量反演时,单纯使用传统遥感反演模型很难有效消除干扰因素.以山东省东营市为研究区,基于光学遥感与合成孔径雷达(SAR)数据,采用植被光谱指数修正水云模型中的植被含水量,并将修正后的水云模型与高级积分方程模型(AIEM)耦合,以消除植被含水量和土壤粗糙度对土壤含水量反演结果的影响,从而达到提高遥感模型反演土壤含水量精度的目的.结果表明:基于比值植被指数(SR)的二次函数修正水云模型后,与AIEM模型耦合反演土壤含水量的精度最高,决定系数大于0.5,均方根误差(RMSE)小于等于 2.290;土壤含水量在空间上呈现西北部大,向南逐渐减小的连续空间分布特征,该耦合模型具有普适性.

关键词

植被光谱指数/植被含水量/AIEM模型/多源遥感协同反演

Key words

vegetation spectral index/vegetation water content/Advanced Integral Equation Model(AIEM)/multi-source remote sensing cooperative inversion

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基金项目

山东省自然科学基金资助项目(ZR2022MD032)

出版年

2023
人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
参考文献量12
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