基于Sentinel-1数据的黑河中游土壤水分反演

• 作者: 王大刚 罗家顺 赵天杰 邱建秀
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 黑河流域 土壤水分 变化检测 Sentinel-1
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 土壤水分专栏
• 页码范围: 23-32
• 页数: 10页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2020.1.0023

摘要

基于Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据及相同时段的中分辨率成像光谱仪(MODIS)和Landsat 8两种归一化植被指数(NDVI),构建变化检测模型以估算黑河中游的高分辨率土壤水分,并探讨模型中具体参数设置对估算精度的影响.结果 表明:①在对后向散射系数时间序列的差值(△σ)和植被指数(VI)进行线性建模过程中,MODIS NDVI和Landsat 8 NDVI这两种植被产品所构建的模型在△σ-VI空间中所选取的采样点比例分别为2％和4％时,各自取得最优精度;②以土壤水分反演为目标,使用Landsat 8 NDVI构建的变化检测模型略优于使用MODIS NDVI构建的变化检测模型,两种模型的均方根误差RMSE分别为0.040 m3/m3和0.044 m3/m3,相关系数R分别为0.86和0.83;③对于变化检测方法的关键参数,若使用低分辨率的SMAP/Sentinel-1L2_SM_SP土壤水分数据分别代替站点观测的土壤水分初始值和缩放因子(即两个连续时相土壤水分变化的最大值△Msmax)这两个参数,则土壤水分RMSE将分别增加0.01 m3/m3和0.04 m3/m3.即土壤水分缩放因子这一参数的误差对反演结果的影响大于土壤水分初始值误差对反演结果的影响,故采用高精度的缩放因子进行变化检测估算.研究结论对于利用新兴的Sentinel-1 SAR数据,通过变化检测算法准确获取高分辨率土壤水分信息具有实际参考价值.