Kim et al., 2012 利用时间序列雷达数据反演裸土土壤水分

【本文关键词】土壤水分,雷达后向散射,时间序列,L波段,地表粗糙度
【内容简介】基于三维数值Maxwell模型构建后向散射查找表来反演裸土土壤水分
【原文链接】网页|PDF

查找表构建

  • 入射角设置为40^\circ
  • 利用相关函数为各向同性指数函数的高斯随机过程来描述地表粗糙度:均方根高度s设置为0.5~5 cm,相关长度l设置为l/s=4,7,10,15
  • 土壤介电常数实部设置为3~30

基于查找表的反演

假设土壤粗糙度恒定,利用N个时刻HH和VV极化后向散射构建2N个方程,求解N个土壤介电常数+1个粗糙度参数。

求解方法:构建最小二乘代价函数,也即2N个时刻后向散射系数观测值与模拟值差值的平方和。

精度验证

Monte Carlo模拟

生成6个土壤介电常数*6个均方根高度=36组模拟数据(“真值”),然后给每一组“真值”添加高斯白噪声(\sigma为17%),分别构建300个模拟观测结果。

除了应用前述的时间序列方法外,作者还使用了快照(snapshot)方法,也即利用一个时相的HH和VV极化数据来反演这一时相的土壤介电常数和地表粗糙度。注意,在Kim et al. (2014)的植被覆盖地表土壤水分反演中,无法应用这一快照方法,因为需要确定的参数有三个(增加了一个偏差项c)。

地面实测数据

将LUT-时间序列,LUT-快照与Dubois模型和Wagner的变化检测模型反演结果进行了对比。

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