O'Neill et al., 1996 主被动微波结合反演玉米地土壤水分

【本文关键词】土壤水分，植被散射模型，被动微波，主动微波
【内容简介】L波段主被动微波结合反演土壤水分
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植被散射模型

对植被散射体的描述：离散散射随机介质（Discrete Scatter Random Media）+变形Born近似（Distorted Born Approximation）
植被冠层被认为是表征玉米茎秆和叶片的离散散射体的随机集合。

原文图1 四个主要的散射分量

$\sigma_{pq}=\sigma_{pqd}+\sigma_{pqr}+\sigma_{pqdr}+\sigma_{pqs}$

这一模型完全由实测冠层和地表几何的统计特征驱动，没有可调节的自由变量。

模型输入

地面参数：冠层高度、冠层水含量、土壤类型、土壤质地（沙土、壤土、黏土比例）、土壤密度、RMS粗糙度

冠层参数：叶片半长轴、叶片半短轴、叶片厚度、叶片密度、叶片重量水含量、叶倾角分布、茎秆直径、茎秆高度、茎秆密度、茎秆重量水含量、茎秆倾角分布（竖直方向±15°）、冠层厚度

模型输出

植被透过率 $\gamma$ ，单次散射反照率 $\alpha$

模型验证

将模型模拟得到的后向散射与雷达实测的进行比较。

土壤水分算法

在L波段，不考虑植被内部的散射，将植被层认为是完全的吸收体，同时忽略大气效应，根据Ulaby et al. (1982)，有

$T_{B_c}=(1+R_s\gamma)(1-\gamma)(1-\alpha)T_v+(1-R_s)\gamma T_s$

对于低矮植被（草地、农田），可以认为土壤和植被达到热平衡（Jackson and Schmugge, 1991），则有

$T_{B_c}=[(1+R_s\gamma)(1-\gamma)(1-\alpha)+(1-R_s)\gamma] T$

如果进一步认为 $\alpha=0$ ，则可进一步简化为

$T_{B_c}=(1-R_s\gamma^2)T$

被动微波辐射计获取亮温，热红外传感器/地面观测/气象站点获取实际温度，再加上植被散射模型得到的 $\gamma$ 和 $\alpha$ ，就可以求解得到土壤反射率 $R_s$ ，继而可以根据Fresnel方程（将土壤视为均一的电介质）求解介电常数，然后根据介电常数和土壤水分之间的经验关系反演得到土壤水分。

数据

MACHYDRO '90
Washita '92

思考

这篇文章的“主被动结合”体现在哪里？

主动微波用于植被散射模型的验证
被动微波用于介电常数估算和土壤水分反演，其中还结合使用了地表温度数据

最后编辑于：2019.01.22 16:35:05