基于Sentinel-1A的地表土壤水分遥感反演方法研究
文献综述
一、研究目的和意义
在地球系统中，土壤水分参与陆地与大气能量交换，它是陆地表面蒸散，水分运移，碳循环过程中的重要因子，并对这些过程有很强的控制作用。在地表水资源的形成、转化与消耗的循环过程中，土壤水分是重要的研究参数，作为地表水与地下水联系的纽带，对水文过程以及气候变化 有着非常重要的调节作用。同时，土壤水分还是生态系统水循环的重要组成部分，对农业科学领域的研究有着重要的意义，采用双极化雷达是进行农作物估产，旱情监测等研究中必不可少的指标参数。土壤水分不仅影响土壤的物理性质，关系着土壤中养分的溶解、转移和微生物的活动，而且它更是植物赖以生存的基本条件。我们需要对土壤水分含量进行监测。常规的土壤含水量监测以点测量为基础，周期长、成本高，需要耗费大量人力物力，难以满足快速有效监测土壤含水量的需要，而遥感技术的发展为区域性土壤含水量的实时动态监测提供了可能。因此，根据遥感图像深入研究土壤含水量的反演方法就显得有重要意义。
二、国内外研究现状
- 微波散射模型
微波后向散射系数与土壤水分之间关系十分复杂，为了建立后向散射系数与土壤水分等主要参数间的依赖关系，需要建立模型用于土壤水分的反演。针对裸露地表或植被稀疏地表和植被覆盖的随机粗糙地表分别有3种模型：理论模型、经验模型和半经验模型。
其中，丁建丽，姚远等[1]利用 IEM 模型对数据进行模拟分析，在此基础上建立C波段土壤水分提取模型，最后对模型进行数据验证。IEM模型就属于针对裸露或者植被稀疏地表的散射理论模型。相比于传统的散射理论模型适用的土壤粗糙度范围较小，而且粗糙度范围不连续等问题，积分方程模型（IEM）拓宽了适用范围，逐渐成为适用于不同粗糙程度表面的常用模型。
IEM模型改进模型（如IEMM[2]、IEM2M[3]、AIEM[4]和 EAIEM[5]）提高了后向散射系数的模拟准确度，模型的有效性得到改善[6]。在陈晶等《双极化反演裸露地表土壤水分》研究的AIEM模型建立在严密电磁理论基础上的理论模型，其预测值与实测数据有较好的一致性，广泛应用于随机粗糙地表散射的模拟。
曾旭婧，邢艳秋等[7]以北黑高速路段沿线区域为案例区, 由于受全球气候变化的影响, 这一地区属于古冰川沉积残留物的岛状冻土正发生退化, 地表环境破碎且复杂。采用水云模型对 sentinel-1A 合成孔径雷达 (syntheticaperture radar, SAR)影像提取其不同极化条件下的土壤后向散射系数,利用光学影像作为辅助数据提取复杂地表的植被归一化指数, 对比支持向量回归算法下不同极化与光学参数之间的反演组合精度并分析适用性情况,为不同植被覆盖地区土 壤含水量反演研究提供新的思路, 同时为在高纬度多年冻土地区开展土壤含水量监测提供科学依据。
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