全國(guó)氣象衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)交流會(huì)

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1、2017年全國(guó)氣象衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)交流會(huì)Radarsat-2/SAR和MODIS數(shù)據(jù)聯(lián)合反演黃土高原地區(qū)植被覆蓋下土壤水分研究胡蝶、郭鈮、沙莎、王麗娟中國(guó)氣象局蘭州干旱氣象研究所2017年4月27日主要內(nèi)容1研究意義和現(xiàn)狀2數(shù)據(jù)源與研究區(qū)3植被覆蓋下土壤水分反演4總結(jié)與討論1.研究意義和現(xiàn)狀土壤水分在黃土高原半干旱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)中是最活躍的因子之一，其動(dòng)態(tài)變化和運(yùn)動(dòng)規(guī)律很大程度上決定著植被的組成、結(jié)構(gòu)、形態(tài)和生理特征，是表征農(nóng)業(yè)、水文干旱狀況的關(guān)鍵指標(biāo)，在干旱防御中有重要意義。傳統(tǒng)的土壤水分測(cè)量方法需要實(shí)地操作和繁雜的后處理過(guò)程，不僅耗時(shí)，而且難以獲得大范圍同步的土壤水分信息，而遙感技術(shù)的發(fā)展為

2、區(qū)域尺度的土壤水分信息的獲取提供了有效手段。不同傳感器獲取的不同特征的遙感信息存在一定互補(bǔ)性。在植被覆蓋地區(qū)，光學(xué)遙感數(shù)據(jù)對(duì)植被覆蓋信息敏感，但受天氣影響較大。微波遙感對(duì)土壤水分變化非常敏感，具有一定表面穿透性和全天時(shí)、全天候的觀測(cè)特點(diǎn)，在土壤水分的研究中日益被關(guān)注。1.研究意義和現(xiàn)狀在裸露地表情況下，土壤水分反演算法的核心是如何抑制表面粗糙度對(duì)土壤水分反演精度的影響。當(dāng)研究區(qū)有植被覆蓋時(shí)，反演土壤水分時(shí)必須借助其他輔助數(shù)據(jù)，進(jìn)行地表植被影響的校正。因此，聯(lián)合光學(xué)與主動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)估算植被覆蓋下地表土壤水分是應(yīng)用前景非常好的研究思路。本文基于MODIS光學(xué)數(shù)據(jù)計(jì)算的歸一化植被指數(shù)(NDVI)

3、估算農(nóng)作物植被含水量，應(yīng)用微波散射的Water-Cloud模型對(duì)地表植被影響進(jìn)行合理校正，進(jìn)一步利用Radarsat-2SAR數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)作物覆蓋下土壤水分的估算進(jìn)行初步探討，并結(jié)合同步野外觀測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。2.數(shù)據(jù)源與研究區(qū)2.1衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)Radarsat-2數(shù)據(jù)為四極化精細(xì)模式(FineQuadPolarization)觀測(cè)方案，空間分辨率為5.2m×7.6m，入射角32.56°，產(chǎn)品級(jí)別為SLC(斜距產(chǎn)品)。影像獲取時(shí)間為2013年6月10日10點(diǎn)58分（北京時(shí)）。對(duì)獲取的圖像需進(jìn)行定標(biāo)、幾何校正和濾波處理，并將SAR圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成后向散射系數(shù)，用于土壤水分反演的計(jì)算。同時(shí)收集了當(dāng)天

4、的MODIS反射率產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD09GQ，分辨率為250m，包含近紅外、可見(jiàn)光波段、質(zhì)量控制數(shù)據(jù)，用來(lái)計(jì)算NDVI值。2.數(shù)據(jù)源與研究區(qū)2.2研究區(qū)(a)(b)(c)圖1試驗(yàn)區(qū)地理位置(紅色圓點(diǎn)為采樣點(diǎn))2.數(shù)據(jù)源與研究區(qū)2.3地面試驗(yàn)地面試驗(yàn)于2013年6月10日進(jìn)行準(zhǔn)同步數(shù)據(jù)采集測(cè)量。選擇均一，平坦的農(nóng)作物覆蓋地塊進(jìn)行采樣。為了不破壞農(nóng)作物且能多采集樣本，利用W.E.Tsensor(土壤三參數(shù)速測(cè)儀)測(cè)量表層0~6cm土壤體積含水量、溫度、介電常數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)。同時(shí)，對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)均進(jìn)行統(tǒng)一編號(hào)，進(jìn)行GPS定位和景觀描述。在進(jìn)行地面同步觀測(cè)之前，對(duì)用于觀測(cè)的兩部W.E.Tsensor土壤水分

5、儀的精度進(jìn)行驗(yàn)證。于2013年5月21日在同一試驗(yàn)區(qū)內(nèi)用兩部WET儀器(編號(hào)分別為1和2)測(cè)量土壤體積含水量，同時(shí)用土鉆采集每個(gè)樣點(diǎn)0~6cm土壤樣品，裝入鋁盒進(jìn)行封存，帶回實(shí)驗(yàn)室用稱重法測(cè)量土壤重量含水量。土壤容重利用環(huán)刀法測(cè)量，用來(lái)計(jì)算土壤重量含水量和體積含水量的轉(zhuǎn)換。2.數(shù)據(jù)源與研究區(qū)2.3地面試驗(yàn)圖2稱重法與WET儀器測(cè)量0~6cm土壤水分對(duì)比圖3.植被覆蓋下土壤水分反演3.1微波植被散射模型-WaterCloud模型Water-Cloud模型將農(nóng)作物覆蓋地表的總的雷達(dá)后向散射系數(shù)描述為農(nóng)作物直接反射回來(lái)的散射項(xiàng)和經(jīng)作物雙次衰減后地面的后向散射項(xiàng)之和，形式如下：0020??????v

6、egsoil02???AVWCcos()(1??)veg2????exp(2BVWCsec())000式中?為總的雷達(dá)后向散射系數(shù)，?veg為直接植被層后向散射系數(shù)，?soil為直接2地表后向散射系數(shù)，?為植被雙層衰減因子(透過(guò)率)，?為雷達(dá)入射角，VWC是植被含水量(kg/m2)，A和B分別為依賴于植被類型的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。其中，A=0.0012，B=0.091。(Bindlish等,2001)3.植被覆蓋下土壤水分反演3.1微波植被散射模型-WaterCloud模型植被含水量是水云模型中的重要輸入?yún)⒘?，直接影響不同植被層的后向散射系?shù)。在試驗(yàn)期間受儀器及資源限制，沒(méi)有對(duì)進(jìn)行地面觀測(cè)。因此選擇利

7、用同天MODIS數(shù)據(jù)計(jì)算的NDVI來(lái)估算采樣點(diǎn)的植被含水量。543玉米：VWC?192.64NDVI?417.46NDVI?347.96NDVI2?????????????138.93NDVI?30.699NDVI?2.822432大豆：VWC?7.63NDVI?11.41NDVI?6.87NDVI?1.24NDVI?0.13根據(jù)Jackson等在SMEX02試驗(yàn)中建立的NDVI和之間的關(guān)系計(jì)算不同采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)