微波遙感反演地表土壤含水量的方法研究

萬曙靜,張承明,2*,馬靖

1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東泰安271018

2.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院,北京100830

微波遙感反演地表土壤含水量的方法研究

萬曙靜1,張承明1,2*,馬靖1

1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東泰安271018

2.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院,北京100830

土壤含水量是土壤的一項(xiàng)重要指標(biāo)，如何通過遙感反演獲取高精度的土壤含水量一直是研究者關(guān)注的問題。本文針對(duì)利用微波反演裸露地表土壤含水量和植被覆蓋地表土壤含水量的問題，比較了相關(guān)研究在反演模型、反演技術(shù)流程方面的改進(jìn)和不足，分析了反演問題的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，結(jié)合微波和光學(xué)聯(lián)合反演地表土壤含水量的研究進(jìn)展，指出了微波遙感反演土壤水分研究的發(fā)展趨勢(shì)。

微波遙感;土壤含水量;反演;裸露地表;植被覆蓋地表

土壤水分是陸地和大氣能量交換過程中的重要因子[1]，對(duì)陸地表面蒸散、水的運(yùn)移、碳循環(huán)有很強(qiáng)的控制作用。高質(zhì)量的土壤含水量數(shù)據(jù)在干旱監(jiān)測(cè)、水文過程、生態(tài)過程、精細(xì)農(nóng)業(yè)等問題研究中具有重要意義，如何獲取不同尺度的、高精度的土壤含水量數(shù)據(jù)一直是人們研究的重點(diǎn)。

遙感技術(shù)的發(fā)展為土壤含水量的研究提供了有效的手段。微波土壤濕度遙感研究始于20世紀(jì)80年代，星載合成孔徑雷達(dá)（SAR）數(shù)據(jù)是主要數(shù)據(jù)源之一。己有的衛(wèi)星光學(xué)傳感器由于受云蓋、氣溶膠、太陽照射條件及植被覆蓋的限制，對(duì)土壤水分測(cè)量不能達(dá)到足夠的敏感程度。而微波遙感由于其波長(zhǎng)相對(duì)較長(zhǎng)，使得其受天氣狀況的影響較弱，并且對(duì)地物具有一定的穿透能力[2]。更重要的是，在微波波段的電磁波對(duì)土壤含水量有明顯反應(yīng)，通過微波遙感觀測(cè)到的地表輻射、散射和土壤含水量有顯著的相關(guān)性，相比其他遙感獲取土壤含水量手段優(yōu)勢(shì)明顯，因此，近年來，利用微波遙感反演土壤含水量受到了人們的高度重視。

在微波波段，土壤含水量和地表的介電常數(shù)密切相關(guān)：土壤含水量越高，介電常數(shù)也越高。一般情況下，干燥的土壤的介電常數(shù)為3，而水的介電常數(shù)為80。由于土壤的含水量強(qiáng)烈地影響著它的介電特性和電磁波的傳播，當(dāng)介電常數(shù)大時(shí)回波信號(hào)就越強(qiáng)，所以我們可以通過雷達(dá)信號(hào)判斷土壤介電常數(shù)的大小來獲取土壤含水量。而地表覆蓋類型對(duì)回波信號(hào)影響強(qiáng)烈，因此，研究分為裸地和植被覆蓋地表兩部分。

1　微波反演裸露地表土壤含水量

裸土土壤濕度反演研究開展較多，Wang[3]等通過對(duì)裸露地表微波發(fā)射率的研究發(fā)現(xiàn)，裸露地表土壤水分與微波發(fā)射率存在簡(jiǎn)單的線性相關(guān)關(guān)系，Dubios、Oh、Shi等結(jié)合物理模型和多頻、多極化或全極化數(shù)據(jù)建立了土壤水分反演的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑢?shí)現(xiàn)了裸土土壤水分反演。在應(yīng)用雷達(dá)進(jìn)行研究時(shí)，通常主要利用一些已經(jīng)建立的用于描述地表散射特征的理論模型來解釋電磁波在隨機(jī)介質(zhì)中的傳播和散射，幫助我們分析雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)并從中提取有用的信息[4]。因此，可以把裸露隨機(jī)地表散射模型分為經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀虢?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀鹘y(tǒng)理論模型三種[5]。

1.1經(jīng)驗(yàn)、半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

目前，大多數(shù)研究是建立地表散射計(jì)或者多波段、多極化、可變?nèi)肷浣堑萐AR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與介電常數(shù)、表面均方根高度、相關(guān)長(zhǎng)度等地表參數(shù)的函數(shù)關(guān)系來建立經(jīng)驗(yàn)-半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停Ｐ屯瑫r(shí)具有一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和物理意義，提高了模型精度，并且適用范圍更廣。

1.1.1Oh模型Oh.Y[7]在1992年利用多波段（L、C和X波段）、多極化陸基散射計(jì)對(duì)不同粗糙地表散射特性進(jìn)行了多角度觀測(cè)，得到了介電常數(shù)和粗糙度與后向散射系數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，建立了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

2004年，Oh又對(duì)模型進(jìn)行了修改，提出了同極化比（式2）和交叉極化比（式3）的散射系數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停蛊淠軌蚋蠈?shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

其中，C1是交叉極化比，C2是同極化比，s是地表均方根高度，σ0是雷達(dá)后向散射系數(shù)，代表自由空間波數(shù)，θ為入射角，v和h分別為垂直極化和水平極化。改進(jìn)后的模型考慮了不同入射角σ0與土壤介電常數(shù)、s、l實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，在較寬的地表粗糙度范圍內(nèi)的預(yù)測(cè)精度都很高，但是依賴地面觀測(cè)的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，因此普適性受到限制。

1.1.2Dubois模型1995年，Dubois[9]等人通過分析全極化后向散射計(jì)的測(cè)量值，給出了VV和HH極化的后向散射系數(shù)與地表介電常數(shù)ε及地表均方根高度s之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系表達(dá)式，該模型在入射角大于30°，NDVI小于0.4，kh（k為自由空間波數(shù)，h為地表均方根高度）小于2.5，土壤體積含水量小于35%時(shí)能取得較高的精度，反演均方根誤差小于4.2%。

1.1.3shi模型1997年，Shi[10]以單散射的IEM模型為基礎(chǔ)，通過模擬不同表面粗糙度和土壤體積含水量條件下裸露表面后向散射特性，建立了適用于L波段同極化后向散射系數(shù)組合與介電常數(shù)和地表粗糙度之間的關(guān)系的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停捎谀Ｐ椭锌紤]了地表粗糙度譜對(duì)后向散射系數(shù)的影響，實(shí)際應(yīng)用效果較好，表達(dá)式如下：

式中，app是極化狀態(tài)下的極化幅度；Sr是粗糙度參數(shù)；均為與入射角有關(guān)的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)；avv與ahh是兩種極化狀態(tài)下的極化幅度，表達(dá)式為：

2011年，張濤[11]等利用Shi模型模擬研究了像元尺度內(nèi)裸露土壤不同空間分布形態(tài)的土壤參數(shù)對(duì)被動(dòng)微波遙感反演土壤水分的影響，發(fā)現(xiàn)由于土壤異質(zhì)性，隨機(jī)分布、正態(tài)分布和均勻分布下的土壤含水量反演誤差逐漸減小。Shi模型盡管是針對(duì)裸露地表建立的，同時(shí)也適用于中等密度的地表植被覆蓋條件，但是，對(duì)除L波段外的其他波段適用性不確定。

1.1.4Zribi-Dechambre模型2002年，Zribi團(tuán)隊(duì)[12]基于IEM模型利用不同入射角，HH極化ASAR影像，通過田間試驗(yàn)提出一種新的粗糙度參數(shù)Zs代替s和l來反映其對(duì)后向散射系數(shù)的影響，其計(jì)算公式為：

獲得了新的半經(jīng)驗(yàn)算法，并反演了法國(guó)巴黎東部農(nóng)業(yè)區(qū)裸露地表土壤粗糙度和土壤濕度。該模型適用于較大范圍的粗糙度和土壤濕度變化，適用于所有C波段的合成孔徑雷達(dá)。

2008年，趙少華[13]利用Zribi-Dechambre模型研究了中國(guó)科學(xué)院南皮農(nóng)業(yè)生態(tài)試驗(yàn)站附近裸地的表面粗糙度和地表濕度，反演結(jié)果表明該區(qū)地表粗糙度主要分布在0.05～0.50 cm之間，土壤體積含水率大多分布在10%～34%之間。2010年，余凡[14]等針對(duì)Zribi-Dechambre模型其他入射角需要驗(yàn)證的缺點(diǎn)，提出了一種新的粗糙度函數(shù)Rs=R3/L2，將兩個(gè)粗糙度參數(shù)合二為一，在不需要測(cè)量地面粗糙度的情況下可以反演得到比較好的土壤水分精度，適用于地表情況復(fù)雜、難以精確測(cè)量的地區(qū)。2012年，韓震[15]采用Zribi-Dechambre模型，利用ENVISATASAR數(shù)據(jù)計(jì)算了南匯潮灘土壤粗糙度和土壤濕度，驗(yàn)證得到其均方根誤差為3.62%。

1.2傳統(tǒng)理論模型

理論模型是由隨機(jī)粗糙地表的電磁波傳播理論發(fā)展建立起來的，通過建立后向散射系數(shù)與地表物理和幾何參數(shù)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系去求解介電常數(shù)和土壤水分，常用的理論模型主要有Kirehhoff（基爾霍夫模型）、SPM（小擾動(dòng)模型）、IEM（積分方程模型）和AIEM（高級(jí)積分方程模型）等。

1.2.1基爾霍夫模型基爾霍夫模型為標(biāo)準(zhǔn)的后向散射理論模型，基本假設(shè)是：在表面的任何一點(diǎn)都產(chǎn)生平面界面的反射。其中，又分為GOM（幾何光學(xué)模型）和POM（物理光學(xué)模型）兩種[16]。GOM是當(dāng)表面較為粗糙時(shí)，Kirehhoff模型在駐留相位近似下得到的解析解，即假設(shè)電磁波必須沿著表面上存在有鏡面點(diǎn)的方向發(fā)生散射；而POM模型是在s較小時(shí)，在Kirehhoff模型采用標(biāo)量近似法得到地表后向散射的解析解，即將表面自相關(guān)函數(shù)在均方根斜度為0處展開，然后保留低階項(xiàng)。

1.2.2小擾動(dòng)模型小擾動(dòng)模型SPM（Small Perturbation Model）[17]是60年代至今應(yīng)用隨機(jī)粗糙地表面散射理論比較成功的經(jīng)典物理模型。SPM在相對(duì)光滑的表面應(yīng)用精度較高，其一階函數(shù)為面散射，二階函數(shù)為體散射，通常情況下，我們用一階形式描述地表散射，如：

1.2.3IEM模型Fung.A.K[18]等人于1992年統(tǒng)一了基爾霍夫模型和小擾動(dòng)模型，提出了積分方程模型(Integrated Equation Model，IEM)，該模型是基于電磁波輻射傳輸方程的地表散射模型，已被廣泛應(yīng)用于微波地表散射、輻射的模擬和分析中。該模型的單散射形式如下：

式中，pp為極化方式，HH或VV極化，k為空間自由波數(shù)。

IEM模型對(duì)實(shí)際地表粗糙度的刻畫不準(zhǔn)確，而且不同粗糙度的地表?xiàng)l件下，模型對(duì)菲涅耳反射系數(shù)描述過于簡(jiǎn)單，因此其向后散射系數(shù)的模型模擬值和實(shí)測(cè)值之間存在不一致性。Chen[19]等人又對(duì)IEM模型進(jìn)行了改進(jìn)，發(fā)展了一種高級(jí)積分方程模型（AIEM），它能描述從較光滑表面到粗糙表面的散射特征。劉偉在2005年也改進(jìn)了表面自相關(guān)函數(shù)和Fresnel反射系數(shù)，能夠更精確的描述地表粗糙度，可以更好的來反演土壤濕度。2006年，施建成[20]發(fā)展了針對(duì)對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)被動(dòng)微波輻射計(jì)AMSR-E應(yīng)用的裸露地表輻射模型，并得到結(jié)論AIEM模型能很好模擬寬波段和大角度的輻射信號(hào)，并利用AIEM模擬數(shù)據(jù)和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)目前人們使用的半經(jīng)驗(yàn)地表模型進(jìn)行了比較和分析，發(fā)展了多頻率多極化的地表輻射參數(shù)化模型Qp模型，與AIEM模型模擬的絕對(duì)誤差很小。王樹果[21]等使用AIEM為正向模型，利用3景時(shí)序接近的ENVISATASAR影像對(duì)黑河中游臨澤草地試驗(yàn)區(qū)地表參數(shù)進(jìn)行了多通道的反演，獲得了像元尺度上的粗糙度分布狀況，土壤水分反演均方根誤差小于6%。2010年，馬紅章[22]等通過分析土壤反射率模擬數(shù)據(jù)，提出了一種新的反演算法，基于L波段單角度雙極化被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)的土壤含水量和土壤粗糙度反演，通過論證精度較好。2011年，李欣欣[23]等用AIEM模型和Fresnel方程分別模擬裸土地形坡面的微波輻射特征，經(jīng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)和模型模擬結(jié)果對(duì)比，認(rèn)為AIEM在考慮了表面粗糙度影響時(shí)可以較好地模擬地形坡面的被動(dòng)微波輻射特征。目前，如何基于AIEM模型和地物全極化散射特性發(fā)展一個(gè)成熟的地表極化雷達(dá)土壤水分反演算法仍是迫切需要解決的重大問題之一。

1.2.4其他模型在基爾霍夫模型和小擾動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，采用表面譜域理論，構(gòu)造一個(gè)雙譜表面，選用適當(dāng)?shù)谋砻孀V濾波器，獲得了一個(gè)表達(dá)形式較為簡(jiǎn)單、適用范圍較寬的隨機(jī)粗糙面散射模型雙譜模型。2004年，袁葦[24]等證明了基于雙譜散射模型計(jì)算粗糙裸土表面發(fā)射率是可行的，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演算法得到了精度較高的土壤濕度值，并且反演方法具有一定的抗噪性能。2010年，余凡[25]等提出了一種基于小波變換譜分解的雙尺度模型，采用小波包精確分解粗糙度的高頻和低頻部分，采用AIEM模型對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明有較好的精，同時(shí)極化方式對(duì)其影響不大。

2　微波反演植被覆蓋地表土壤含水量

植被覆蓋對(duì)微波遙感監(jiān)測(cè)土壤濕度的影響在于植被能夠吸收和散射到達(dá)冠層的微波信號(hào)[26]。當(dāng)前對(duì)植被覆蓋區(qū)的土壤水分研究主要是基于現(xiàn)有的植被模型，例如基于植被散射模型理論的MIMICS模型、KARAM模型或者基于理論模型發(fā)展的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚏oo模型、水云模型，在獲得試驗(yàn)區(qū)植被層的信息后，將以上模型參數(shù)進(jìn)行校正，從而去除植被層對(duì)地表的影響，最終得到地表土壤水分含量[27]。

2.1Karam模型

Karam M A將植被覆蓋地表分為樹冠層、樹干層和下墊面的粗糙地表三個(gè)部分，建立了Karam模型。其中樹冠層內(nèi)的枝條都有一定的大小和取向，植被被當(dāng)作具有圓盤狀散射體的隨機(jī)介質(zhì)，與以往模型不同的是該模型中圓盤的取向是隨機(jī)而不是確定的，并且考慮了因?yàn)閳A盤取向的不同而引起的散射場(chǎng)極化方式的變化。通過將有限長(zhǎng)度的圓柱體作為散射體來獲得落葉后植被的散射模型，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)后向散射系數(shù)與圓柱體大小和取向有著密切的關(guān)系。

Karam模型認(rèn)為在植被冠層在垂直方向上性質(zhì)單一，在水平方向連續(xù)，研究中沒有考慮地表和樹干的散射，根據(jù)Ulaby等的研究，這兩個(gè)因子在低頻散射過程中起著主導(dǎo)作用。因此，Karam模型具有一定的局限性。

2.2MIMICS模型

為了解決Karam模型等的局限性，考慮到植被結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，其組成成分包括莖、葉、稈等具有不同的朝向、形狀、大小等，微波散射機(jī)制不同，1990年，Ulaby等[28]提出了植被微波散射模型MIMICS(Michigan Microwave Canopy Scattering model)，基于微波輻射傳輸方程一階解的植被散射模型，主要針對(duì)覆蓋森林的粗糙地面，它詳盡的考慮了植被的冠層、樹干以及底層地表3個(gè)層次，并且對(duì)枝條、葉子、樹干等散射體用概率分布函數(shù)來表述，即用介電圓柱體模擬樹枝和樹干，用介電圓盤模擬樹葉，地表用相關(guān)函數(shù)來表示其粗糙度，是目前應(yīng)用最為廣泛的研究微波植被散射特性的理論模型。

圖1　森林覆蓋地表不同雷達(dá)后向散射機(jī)制Fig.1 The different radar backward scattering system of forest cover

圖中包含森林覆蓋地表不同雷達(dá)后向散射機(jī)制，其中，D為植被冠層高度，H為植被樹干高度，1為冠層，2為冠層-下墊面-冠層，3為冠層-下墊面地表，4為下墊面地表，5為樹干-下墊面地表-樹干。

式中，右面為五部分散射項(xiàng)，分別為植被冠層直接后向散射部分、植被冠層－地表和地表－植被冠層相互耦合作用的后向散射部分、地表－植被－地表相互耦合作用的后向散射部分、植被層雙程衰減的下墊面地表的直接后向散射部分、地表的直接后向散射部分，如圖1所示。McDonald等用MIMICS模型模擬了胡桃木的多角度和時(shí)域散射特性，結(jié)果與車載散射計(jì)測(cè)量結(jié)果一致。Yueh等通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)植被的結(jié)果特征對(duì)散射特性影響較大。

MIMICS對(duì)植被層的刻畫非常細(xì)致，能夠較為真實(shí)地模擬植被覆蓋地表微波后向散射。2002年，戈建軍[29]對(duì)MIMICS模型進(jìn)行改變，使之能應(yīng)用于農(nóng)作物的散射條件，綜合考慮地面、小麥葉子和莖三種散射因子。2010年，蔡愛民[30]等以全極化雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)RADARSAT-2為數(shù)據(jù)源，選擇冬小麥的孕穗期和乳熟期為研究對(duì)象，以理論模型MIMICS模擬為依據(jù)，分析了冬小麥不同物候期的散射特征和參數(shù)提取方法，由于結(jié)構(gòu)上的差異，散射特征差別很大，孕穗期可以用極化比HH/VV提取作物長(zhǎng)勢(shì)信息，乳熟期極化比VV/VH更易提取長(zhǎng)勢(shì)信息，且精度更高，同時(shí)極化比VV/VH能在乳熟期估算冬小麥的產(chǎn)量。

但是，MIMICS模型是針對(duì)森林等高大植被覆蓋區(qū)域，模型參數(shù)非常多，對(duì)于莖稈和冠層區(qū)別不明顯的農(nóng)作物等低矮植被覆蓋地表來說過于復(fù)雜龐大，在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中具有相對(duì)的局限性。

2.3Roo模型

由于農(nóng)作物等低矮植被的莖稈和冠層區(qū)別不明顯，基于MIMICS模型，2001年Roo等人[31]去掉地表-莖稈之間的散射項(xiàng)，將植被層當(dāng)作一層處理，其中散射體包括葉和枝條，如式12所示。

Roo以大豆為例在特定的研究區(qū)和特定的植被層下反演得到了C、L波段模型的經(jīng)驗(yàn)回歸系數(shù)，普適性需要檢驗(yàn)[32]。

2.4水云模型

1978年，Attema和Ulaby[33]等人以農(nóng)作物為研究對(duì)象，綜合利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃臀锢砟Ｐ偷膬?yōu)點(diǎn)，提出了估算農(nóng)作物覆蓋地表土壤水分的“水-云”模型。在水云模型中，植被層作為一層具有消光能力的同質(zhì)的均勻介質(zhì)，則使用較少的參數(shù)來表示地表總的后向散射：

式中，A和B分別為依賴于植被類型的參數(shù)，mppv是植被含水量（kg/m3）。

水云模型簡(jiǎn)單描述了植被覆蓋地表的后向散射機(jī)理，Taconet[34]等在機(jī)載散射計(jì)ERASME的C、X波段實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)小麥的后向散射特性進(jìn)行了研究，并用水云模型提取小麥水分和土壤濕度等地表參量，證明在C、X波段和20°、40°入射角的范圍上，能夠很好的模擬小麥的后向散射特性。Inoue[35]等認(rèn)為土壤的后向散射系數(shù)是土壤含水量的函數(shù)，對(duì)于灌溉水稻而言，冠層下墊面是水層，認(rèn)為其后向散射系數(shù)是一個(gè)常數(shù)，發(fā)展了Rice Water-Cloud模型。Stephrn等則認(rèn)為水稻的水層對(duì)雷達(dá)電磁波的作用不同于一般的土壤，也不同于水分飽和的土壤，因此提出了依據(jù)水稻后向散射機(jī)理的水云模型。2005年，劉偉[36]改進(jìn)了水云模型，去掉了植被影響，通過簡(jiǎn)化裸露地表模型和多極化數(shù)據(jù)來消除地表粗糙度的影響，基于多極化雷達(dá)數(shù)據(jù)反演土壤含水量，取得了較好的成果。2007年，陳權(quán)[37]以水云模型為基礎(chǔ)，結(jié)合AIEM模型，發(fā)展了一種簡(jiǎn)化模型來估算土壤水分絕對(duì)值，分別利用氣象站實(shí)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)和同時(shí)期的Basist濕度指數(shù)(BWI)進(jìn)行驗(yàn)證，表明反演結(jié)果能較好反映土壤水分的空間分布狀況。2008年，趙少華[38]通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，利用水云模型獲得去除植被影響的土壤后向散射系數(shù)與地表土壤含水量之間的相關(guān)關(guān)系明顯比去除植被影響前的高。

但是，水云模型是將植被看作為均勻一致的散射體，實(shí)質(zhì)上植被層存在多次散射作用，在一些農(nóng)作物覆蓋下（如小麥、玉米等）及特定波長(zhǎng)下，植被-土壤之間的雙次散射在總的后向散射中占有一定的比例，這種簡(jiǎn)單的忽略將會(huì)造成較大的誤差。

3　微波和光學(xué)聯(lián)合反演地表土壤水分反演

目前，很多國(guó)家發(fā)射了同時(shí)有光學(xué)和微波傳感器的衛(wèi)星，微波光學(xué)協(xié)同反演收到研究者的高度重視[39]。如果能充分的利用光學(xué)數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)，協(xié)同對(duì)地觀測(cè)，土壤含水量反演精度將得到有效提高，在最大程度上發(fā)揮這些遙感衛(wèi)星的作用。同時(shí)可以將時(shí)空分辨率的優(yōu)勢(shì)有效結(jié)合，得到較長(zhǎng)時(shí)間序列的區(qū)域尺度的土壤水分信息，為干旱監(jiān)測(cè)、水分格局等信息的管理提供有效幫助。

Yang等利用RADARSAT ScanSAR數(shù)據(jù)基于AIEM提出了一個(gè)半經(jīng)驗(yàn)的后向散射模型，并且利用半經(jīng)驗(yàn)植被模型和Landsat TM和AVHRR數(shù)據(jù)削減了植被的影響，反演出的土壤水分和地面實(shí)測(cè)值變化比的均方根誤差為1.14。周鵬[40]等在光學(xué)影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用歸一化差分水分指數(shù)(NDWI)確定研究區(qū)的植被含水量，應(yīng)用多極化星載雷達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)合微波散射的水-云模型，從總的后向散射系數(shù)中分離植被散射和吸收的貢獻(xiàn)，得到裸土的后向散射系數(shù)，并建立與土壤重量含水量之間的關(guān)系，從而對(duì)干旱區(qū)綠洲植被覆蓋地表土壤水分的估算進(jìn)行研究。Melin等提出了一種算法來模擬PLMR被動(dòng)微波土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和MODIS反演的土壤蒸發(fā)之間的非線性關(guān)系。李震[41]等建立了一個(gè)半經(jīng)驗(yàn)公式模型，用來計(jì)算體散射項(xiàng)，綜合時(shí)間序列的主動(dòng)和被動(dòng)微波數(shù)據(jù)，消除植被覆蓋的影響，估算地表土壤水分的變化狀況。

2010年，張友靜[42]等利用ASAR-APP、TM和MODIS數(shù)據(jù)，基于水云模型和裸露地表土壤濕度反演模型，對(duì)小麥覆蓋地表土壤含水量進(jìn)行了多源遙感數(shù)據(jù)反演，提高了反演精度。2011年，余凡等[43]提出了一種新的基于ASAR和TM數(shù)據(jù)協(xié)同反演的半經(jīng)驗(yàn)耦合模型，模型充分利用了微波和光學(xué)遙感數(shù)據(jù)獲取土壤含水量的優(yōu)點(diǎn)，在MIMICS模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行簡(jiǎn)化，減少了模型輸入?yún)?shù)，分別研究植被冠層和土壤表層，模擬了冠層葉片含水量與單位體積內(nèi)植被消光系、后向/雙向散射系數(shù)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系。耦合模型的反演效果明顯好于MIMICS模型單獨(dú)反演的結(jié)果。并提出了一種基于主被動(dòng)遙感融合數(shù)據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（bayesian networks，BN）分類的土壤含水量獲取方法，實(shí)現(xiàn)光學(xué)與雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，該方法不包含龐雜的物理過程，不用地面輔助數(shù)據(jù)，操作簡(jiǎn)單，為區(qū)域土壤水分信息的快速、有效提取提供了一種方法借鑒，但是這種方法得到的是區(qū)域土壤含水量的分布，不能有效的獲得準(zhǔn)確的土壤含水量數(shù)據(jù)。

4　總結(jié)與展望

土壤含水量反演一直是研究者關(guān)注的重要問題。近年來，隨著衛(wèi)星和微波傳感器技術(shù)的發(fā)展，利用微波反演土壤含水量方法日益成熟。本文分別介紹了微波反演裸露地表和植被覆蓋地表土壤水分的相關(guān)模型，提出了近期研究人員對(duì)模型的改進(jìn)和發(fā)展。由于光學(xué)數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)在反演土壤含水量的機(jī)理上有著巨大的差異，又有各自優(yōu)勢(shì)，兩者的結(jié)合則是個(gè)新的研究方向。本文簡(jiǎn)單介紹了光學(xué)和微波聯(lián)合反演的進(jìn)展，但目前在兩者結(jié)合方面進(jìn)行的研究非常少，若能有效的將光學(xué)雷達(dá)數(shù)據(jù)協(xié)同起來對(duì)地觀測(cè)，將能更準(zhǔn)確的反演大氣、地表參數(shù)，最大程度的發(fā)揮遙感衛(wèi)星的作用。相信隨著遙感數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高、遙感機(jī)理研究的深入，以及主被動(dòng)遙感協(xié)同機(jī)理的深化，光學(xué)和微波協(xié)同反演地表土壤含水量將會(huì)取得實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。

[1]楊濤,宮輝力,李小娟,等.土壤水分遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2010,30(22):6264-6277

[2]韓念龍.利用AMSR_E數(shù)據(jù)反演裸露地表土壤水分[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2007

[3]Wang J R,Engman E T,Shi J C,et al.The SIR-B observations of microwave backscatter dependence on soil moisture, surface roughness and vegetation covers[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1996,24:510-516

[4]高婷婷.基于IEM的裸露隨機(jī)地表土壤水分反演研究[D].烏魯木齊:新疆大學(xué),2010

[5]李金香.裸露隨機(jī)地表土壤水分遙感反演及其空間特征分析[D].烏魯木齊:新疆大學(xué),2011

[6]余凡.光學(xué)與雷達(dá)遙感協(xié)同反演地表土壤水分的方法研究[D].北京:中國(guó)科學(xué)院研究生院,2010

[7]Oh Y,Sarabandi F T,Ulaby F.An empirical model and an inversion technique for radar scattering from bare soil surfaces[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1992,30:370-381

[8]Oh Y.Quantitative retrieval of soil moisture content and surface roughness from multipolarized radar observations of bare soil surfaces[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2004,42(3):591-601

[9]Dubois P C,Van Zyl J,Engman E T.Measuring soil moisture with imaging radars[J].IEEE Transction on Geoscience and Remote Sensing,1995,33:915-926

[10]Shi J,Wang J,Hsu AY,et al.Estimation of bare surface soil moisture and surface roughness parameter using L-band SAR image data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1997,35:1254-1266

[11]張濤,張立新,蔣玲梅.裸露土壤參數(shù)空間分布對(duì)被動(dòng)微波遙感反演土壤水分的影響[J].中國(guó)科學(xué)·地球科學(xué),2012,42(9):1403-1413

[12]Zribi M,Dechambre M.A New Empirical Model to Retrieve Soil Moisture and Roughness from Radar Data[J]. Remote Sensing of Environment,2002,84(1):42-52

[13]趙少華,楊永輝,邱國(guó)玉.基于雙時(shí)相ASAR影像的土壤濕度反演研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008,24(6):184-188

[14]余凡,趙英時(shí).合成孔徑雷達(dá)反演裸露地表土壤水分的新方法[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版,2010,35(3):317-321

[15]韓震,彭飛.基于ENVISATASAR的長(zhǎng)江口南匯潮灘土壤濕度定量研究[J].海洋通報(bào),2012,31(2):62-167

[16]Ulaby FT,Moore R K,Fung A K.Microwave remote sensing.VolumeⅡ:Radar Remote Sensing and surface Scattering and Emission Theory[M].New Jersey:Addison-Wesley Publishing Company,1982

[17]Wetzel L B.Amodel for sea backscatter intermittency at extremely grazing angles[J],Radio Science,1977,5:749-756

[18]Fung A K,Li Z,Chen K S.Backscattering from a randomly rough dielectric surface[J].IEEE Transction on Geosciece and Remote Sensing,1992,30:356-369

[19]楊麗娟,武勝利,張鐘軍.利用主被動(dòng)微波遙感結(jié)合反演土壤水分的理論模型分析[J].國(guó)土資源遙感,2011,2:53-58

[20]施建成,蔣玲梅,張立新.多頻率多極化地表輻射參數(shù)化模型[J].遙感學(xué)報(bào),2006,10(4):502-514

[21]李新,劉紹民,王樹果.黑河流域生態(tài)—水文過程綜合遙感觀測(cè)聯(lián)合試驗(yàn)總體設(shè)計(jì)[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2012,27(5):481-498

[22]馬紅章,柳欽火.裸露地表土壤水分的L波段被動(dòng)微波最佳角度反演算法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(11):24-29

[23]李欣欣,張立新.地形坡面對(duì)被動(dòng)微波遙感影響的試驗(yàn)研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2011,26(1):74-81

[24]袁葦,李宗謙.基于雙譜模型的被動(dòng)微波遙感土壤濕度反演[J].電波科學(xué)學(xué)報(bào),2004,19(1):1-6

[25]余凡,趙英時(shí).隨機(jī)粗糙地表的雙尺度微波散射模型研究[J].中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,39(3):459-464

[26]姜淼,李國(guó)春.微波遙感土壤濕度研究進(jìn)展[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2006(4):21-23

[27]劉偉.植被覆蓋地表極化雷達(dá)土壤水分反演與應(yīng)用研究[D].中國(guó)科學(xué)園研究生學(xué)院,2005.

[28]Ulaby F T,Sarabandl K,Mcdonald K.Michigan microwave canopy scattering model[J].International Journal of Remote Sensing,1990,11:1223-1253

[29]戈建軍,王超.冬小麥微波散射特性研究[J].遙感信息,2002,3:7-10,47

[30]蔡愛民,邵蕓,李坤,等.冬小麥不同生長(zhǎng)期雷達(dá)后向散射特征分析與應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(7):205-212

[31]Roo D R,Yang D.A semi-empirical backscattering model at L-band and C-band for a soybean canopy with soil moisture inversion[J],IEEE Trans.Geosci.Remote Sensing,2001,39(4):864-872

[32]李承剛.基于極化雷達(dá)的植被葉面積指數(shù)反演模型研究[D].廣州:中山大學(xué),2007

[33]Ulaby F T,Batlivala P P,Dobson M C.Microwave backscatter dependence on surface roughness,soil moisture,and soil texture:I.Bare soil[J].IEEE Trans.Geosci Remote Sens,1978,16:286–295

[34]Taconet O,Benallegue M.Estimation of soil and crop parameters for wheat from air borne radar backscattering Data in C and X Bands[J].Remote Sensing of Environment,1994,50:287-294

[35]Inoue Y,Kurosu T,Maeno H,et al.Season-lone daily measurements of multifrequency(Ka,Ku,X,C,and L)and full-polarization backscatter signatures over paddy rice field and their relationship with biological variables[J].Remote Sensing of Environment,2002,81:194-204

[36]劉偉,施建成,余琴.基于機(jī)載極化雷達(dá)技術(shù)的農(nóng)作物覆蓋區(qū)土壤水分估算[J].干旱區(qū)地理,2005,28(6):856-861

[37]陳權(quán),李震,王磊.用ERS風(fēng)散射計(jì)數(shù)據(jù)估算土壤水分方法的研究[J].遙感學(xué)報(bào),2007,11(6):803-810

[38]趙少華.河北平原東部土壤濕度的遙感監(jiān)測(cè)研究[D].北京:北京師范大學(xué),2008

[39]余凡,趙英時(shí).ASAR和TM數(shù)據(jù)協(xié)同反演植被覆蓋地表土壤水分的新方法[J].中國(guó)科學(xué)·地球科學(xué),2011,41(4):532-540

[40]周鵬,丁建麗,王飛.植被覆蓋地表土壤水分遙感反演[J].遙感學(xué)報(bào),2010,14(5):959-973

[41]李震,郭東華.綜合主動(dòng)和被動(dòng)微波數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)土壤水分變化[J].遙感學(xué)報(bào),2011,6(6):481-484

[42]張友靜,王軍戰(zhàn),鮑艷松.多源遙感數(shù)據(jù)反演土壤水分方法[J].水科學(xué)進(jìn)展,2010,21(2):222-228

[43]余凡,趙英時(shí).基于主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)融合的土壤水分信息提取[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2011,27(6):187-192

A Survey for the Method of Soil Moisture Inversion by Microwave Remote Sensing

WAN Shu-jing1,ZHANG Cheng-ming1,2*,MAJing1
1.College of Information Science&Engineering,Shandong Agricultural University,Tai’an,271018,China
2.Chinese Academy of Surveying and Mapping,Beijing 100830,China.

Soil moisture is the important indicator of soil that how to gain high precision soil moisture is the attention issue of researchers.For the problems of bare surface and vegetated surface soil moisture retrieval by microwave remote sensing,the paper compared improvements and deficiencies of correlative researches on retrieval models and technologies,analyzed the key steps of retrieval issue.Combining the present research on land surface soil moisture inversion by the integration of microwave and optic,it pointed out the developing trends of soil moisture inversion by microwave remote sensing.

Microwave Remote Sensing;soil moisture;inversion;bare land surface;vegetated land surface

TP722.6

A

1000-2324(2015)02-0221-07

2014-06-11

2014-06-23

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2013AA122003);山東省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2012GSF11713);地理空間信息工程國(guó)家測(cè)繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(201414)

萬曙靜(1989-),女,研究生,主要從事遙感數(shù)據(jù)處理工作.E-mail:wanshujing89@163.com

Author for correspondence.E-mail:chming@sdau.edu.cn