基于Sentinel-1A与Landsat 8数据的北黑高速沿线地表土壤水分遥感反演方法研究

• 作者: 单炜 张毅 曾旭婧 王长青 邢艳秋
• 来源期刊: 中国生态农业学报(中英文)
• 关键词: Sentinel-1A 土壤含水量 后向散射系数 极化方式 支持向量回归
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 农业资源与环境
• 页码范围: 118-126
• 页数: 9页
• 分类号: TP79|S152.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13930/j.cnki.cjea.160657

摘要

土壤含水量是影响水文和气候变化的基本参数,研究土壤含水量分布,对气候变化、水资源分布、农作物估产等有着重要的现实意义和科学价值。本文以2015年6月21日的 Sentinel-1A(哨兵1号)双极化合成孔径雷达影像为基础,结合同时段辅助光学影像 Landsat 8,对北安—黑河高速沿线地区不同植被覆盖程度下复杂地表土壤含水量进行反演研究,探讨不同极化组合方式在不同土地利用方式下的土壤水分含量反演结果。结果表明：VH极化及VH与辅助变量NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)组合反演精度分别为52.1%和53.6%,整体效果并不理想。VV极化(VV Polarization)图像和双极化VV/VH(VH Polarization)组合在裸露和低植被地区反演更具有优势,其精度分别为75.4%和59.5%,而在高植被覆盖度地区并不适用。VH 极化反演结果中耕地土壤含水量比实际值低9.37%, VV极化在低植被区域土壤含水量比实际值低10.45%,在灌木及耕地地区VV/VH反演结果精度比单极化及其组合反演结果低,最高精度模型的反演是VV结合NDVI。VV 与辅助变量 NDVI 结合能综合反映复杂地表环境下土壤含水量,其精度达84%,标准误差 RMSE 为2.07,比VV极化反演精度提高8.8%, RMSE比VV极化降低2.704。VV与辅助变量NDVI组合方式在中等植被覆盖地区土壤含水量反演更具有优势,并能够更好地发挥哨兵1号 C 波段合成孔径雷达在土壤水分研究中的潜力与有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张毅	四川农业大学资源学院	31	348	11.0	18.0
2	邢艳秋	东北林业大学森林作业与环境研究中心	78	768	16.0	24.0
3	单炜	东北林业大学土木工程学院	57	631	14.0	22.0
4	曾旭婧	东北林业大学森林作业与环境研究中心	5	71	4.0	5.0
5	王长青	东北林业大学森林作业与环境研究中心	4	32	2.0	4.0