基于Sentinel-1/2遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演

• 作者: 赵建辉 张蓓 李宁 郭拯危
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 关键词: 雷达土壤水分反演 水云模型 融合植被指数 Sentinel-1/2
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 遥感图像处理|Remote Sensing Image Processing
• 页码范围: 692-699
• 页数: 8页
• 分类号: TN958
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT200416

摘要

冬小麦是我国重要粮食作物之一,对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题.为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响,该文基于Sentinel-1携带的合成孔径雷达(SAR)数据和Sentinel-2携带的多光谱成像仪(MSI)数据,结合水云模型,开展冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演研究.首先,基于MSI数据,该文定义了一种新的植被指数,即融合植被指数(FVI),用于冬小麦含水量反演;然后,该文发展了一种基于主被动遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分反演半经验模型,校正冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;最后,以河南省某地冬小麦农田为研究区域,开展归一化水体指数(NDWI)和FVI两种指数与VV,VH,VV/VH 3种极化组合而成的6种反演方式下的土壤水分反演对比实验.结果表明:以FVI为植被指数,能够更好地去除冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;6种反演方式中,FVI与VV/VH组合下的反演效果最优,其决定系数为0.7642,均方根误差为0.0209 cm3/cm3,平均绝对误差为0.0174 cm3/cm3,展示了该文所提土壤水分反演模型的研究价值和应用潜力.