组合光学和微波遥感的耕地土壤含盐量反演

耕地保护关系到国家粮食安全和经济社会可持续发展,对生态环境保护具有重要作用,快速精准的获取耕地土壤盐分含量及空间分布信息是耕地保护的必然要求。以宁夏平罗县为研究区,利用Landsat 9 OLI和Sentinel-1遥感影像,提取光谱指数和雷达极化组合指数,基于变量投影重要性法与灰度关联法筛选特征变量,然后运用反向传播神经网络、支持向量机和随机森林3种机器学习算法构建模型,并用最佳模型反演耕地土壤含盐量空间分布情况。结果表明:(1)利用变量投影重要性法筛选变量建立的模型验证集决定系数(R2)大于灰度关联法筛选变量建立的模型。(2)利用随机森林算法,组合光谱指数和雷达极化组合指数协同反演模型效果最佳,建模集R2为0.791,均方根误差(RMSE)为1.016,R2较单一数据源模型分别提高0.065和0.085,RMSE分别降低0.147和0.189;验证集R2为0.780,RMSE为1.132,R2较单一数据源模型分别提高0.091和0.237,RMSE分别降低0.175和0.377。(3)平罗县耕地轻度盐渍化和中度盐渍化土壤分布范围广,占比分别为23.77%和33.54%,重度盐渍化达15.37%。研究结果发现,组合多源遥感数据建模能够有效提高土壤含盐量反演精度,可为干旱区耕地土壤含盐量的反演和当地农业可持续发展提供有效的技术参考。

OBE理念与课程思政融合的“微波遥感”课程考核

将OBE理念与课程思政融合渗透到高等教育课程建设与考核过程中,对提高人才质量和培养创新型人才至关重要。在测绘工程专业本科生“微波遥感”课程的教学实践中,通过挖掘思政元素、构建评价模块、引入实践案例、阅读科技文献、细化评分标准、完善试卷分析机制等办法。对课程考核体系进行扩充与改革,坚持以学生的学习成果为导向,坚持学术诚信与品格塑造相结合、知识考核与能力考核相结合、过程性考核与结果性考核相结合的原则,全面考查学生对“微波遥感”课程理论知识的掌握以及综合素养的培养情况,取得显著成效,对推进高校教育改革和提升学生综合素质具有一定的理论与实践意义。

基于微波遥感的土壤水分反演估算研究进展

土壤水分是地表和大气水热过程交换的重要纽带,对于农业生产、生态规划、水资源管理等具有十分重要的意义。微波遥感具有基本不受天气条件影响,具有较好探测植被覆盖下的土壤信息和土壤水分变化趋势等优势,成为目前遥感精确反演土壤水分的热点。本文整理了现有全球尺度的基于微波遥感的土壤水分产品;分析比较了土壤水分反演中主动微波遥感、被动微波遥感、主被动微波协同技术的原理、特点、适用范围和关键技术进展:主动微波遥感和被动微波遥感的优势分别在于高空间分辨率和高时间分辨率,高空间分辨率可以很好捕捉地表细微的空间信息特征,但囿于土壤水分与后向散射系数之间的复杂关系,特别是植被、地表粗糙度等对雷达后向散射系数的干扰,使得反演土壤水分的精度不高,因而根据现实情况选取不同散射模型以及利用多源数据协同是目前改善精度的研究热点。而高时间分辨率可以实现全球及大尺度下的土壤水分监测,但是很难满足小尺度或者小区域范围的实际研究需求,为了能使实测数据在空间上得以较好匹配,提出多种降尺度方法。结合以上两种微波遥感方式的优劣,依托更为丰富的数据源、相对成熟的观测技术来对两者进行融合以提取更多的水分信息,以提升反演精度或者获得长时间序列数据。在目前的方法中,土壤水分反演在小尺度下表现出良好的性能,但在全球尺度上会出现数据缺失、适用性不强、反演精度不高以及反演过程过于复杂等诸多问题,可以借助多种观测方式(多极化、多角度、多波段)、多时相重复观测、在原有模型上引入新的算法以及数据同化等方面着手进行改进,同时全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)中长期稳定、高时空分辨率的L波段微波信号在陆面遥感领域的快速发展也为我国北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)的发展提供了借鉴,展现出在土壤水分反演方面的巨大潜力。

基于微波遥感数据的吉林省土壤水分时空变化特征分析

基于ESA CCI微波遥感数据,采用均值法、Theil-Sen median趋势分析和Mann-Kendall以及Hurst指数,分析2001—2020年吉林省土壤水分空间分布格局及其时空动态变化规律。结果表明:吉林省土壤水分多年均值空间分布具有明显的分异性,总体呈“西部低、东部高”的空间格局;2001—2020年吉林省土壤水分在波动中呈上升趋势,全年内3月土壤水分相对最低,8月最高;未来土壤水分变化趋势以持续上升为主,但白城市、松原市、通化市局部及白山市和延边州部分地区仍有下降趋势,需警惕这些地区未来可能发生干旱的风险。

盐渍化土壤水分微波遥感反演方法研究与解析

土壤水分是农田粮食产量和质量的关键影响因素,高精度大面积的土壤含水量的反演对于评价不同地区的土壤质量、估产、灌溉等具有重要意义。合成孔径雷达(SAR)是当前进行土壤含水率反演的重要手段之一,但盐渍化农田的土壤含水率SAR反演方法目前还未明确。本文利用Radarsat-2全极化影像结合内蒙古河套灌区农田实地监测数据,构建了盐渍化土壤的含水率的SAR反演模型。首先提取了四种极化方式的后向散射系数,之后通过建立不同后向散射系数组合与土壤水分的线性回归模型的方式,将反演数据与实测数据进行对比,发现HH-VV极化方式取得了较高的精度,最终利用同极化比构建的模型反演了土壤含水率,反演值的均方根误差达到2.23%,其精度能够满足农田土壤含水率反演精度要求。

地球磁场微波遥感探测方法研究进展

地磁场是地球的重要物理场之一,地磁学在地球与空间物理以及地质等领域具有极为重要的作用.强便利性、低成本、广空间范围的磁场测量方法与高精度、多维度的地磁测量数据的获取,是地磁学等领域科学与应用研究得以深入的重要依据.为解决基于高精度磁强计的原位磁场测量方法在效率和探测范围等方面的局限,遥感探测已经逐渐开始成为一个新的磁场探测研究领域.本文基于微波辐射计遥感手段的地磁场遥感探测方法,综合分析了地磁场微波遥感技术方法的基本原理、研究进展与应用现状,并在此基础上讨论了其在探测能力等方面的需求、技术难点及未来的发展趋势,进而对未来磁场遥感探测研究,例如行星磁场遥感探测等提出了新的展望.

基于OBE教学理念的微波遥感原理课程教学改革探讨

微波遥感原理是培养测绘工程人才的专业方向选修课程之一。近年来,微波遥感传感器的发展迎来爆发期,为各类应用多样化高质量微波遥感数据,在测绘行业中发挥了越来越重要的作用。为顺应时代发展需求,更好地培养新一代测绘人才,本文基于OBE教学理念,针对目前微波遥感原理课程教学中呈现的课堂教学满堂灌、课程思政内容欠缺、考核方式重结果轻问题等“痛点”问题,将课程产出作为导向,以培养测绘工程人才掌握微波遥感技术为目标,重视学生的课堂主体地位,从教学内容、教学方法、思政育人建设、考核方式四个方面进行教学改革,以提升教学效果。

多源微波遥感融合大尺度区域土壤水分数据集研究进展综述

【目的】土壤水分是连接陆气水循环的重要媒介和载体。获取大尺度区域、长时间序列、高精度的土壤水分数据是环境遥感领域长期关注的难点和热点问题。【方法】本文简述了包括必要气候变量土壤水分(Essential Climate Variable Soil Moisture,ECV SM)数据、土壤水分产品系统(Soil Moisture Products System,SMOPS)数据、土壤水分主动被动(Soil Moisture Active Passive,SMAP)数据、遥感地表土壤水分(Remote-sensing-based Surface Soil Moisture,RSSSM)数据、神经网络土壤水分(Neural Network soil moisture,NNsm)数据、高分辨率中国区域土壤水分数据在内的6种国内外典型多源微波遥感融合土壤水分数据集的发展历程、研制方法和精度水平。【结果】通过分析数据产品的适用性,发现不同的微波遥感融合土壤水分产品各具特色,适用场景也有所区分。【结论】如何充分利用现有海量微波遥感、光学遥感、站点观测数据,设计高性能土壤水分模拟融合算法,实现对过去、现在乃至未来多情景模式下多尺度土壤干湿状况的精准掌控,是未来环境遥感与数据融合领域值得持续深入探究的重要科学方向。

基于地理加权的被动微波遥感地表温度降尺度

由于热红外遥感受天气的影响,难以获得大范围有效的地表温度,而微波遥感空间分辨率较低,对低空间分辨率的地表温度进行降尺度成为解决这一问题的有效途径。考虑地表温度与其辅助地表参数之间的空间非平稳性,本文通过构建局部空间回归的地理加权方法进行其地表温度降尺度。结果表明,以东北区为研究区,基于地理加权算法的地表温度降尺度精度较好,R^(2)为0.68,误差在1 K以下的像元占总像元数的65%。为了更好地体现地理加权算法的应用意义,与传统的DisTrad算法进行比较,基于地理加权算法的结果优于DisTrad算法。

星载被动微波遥感技术及其应用进展

星载被动微波遥感是指利用高灵敏度接收机通过接收场景和目标的自然微波辐射来提取目标信息的一种遥感手段。被动微波遥感又称微波辐射计遥感。人类利用微波辐射计从空间进行对地遥感已有50多年的历史。目前,星载微波辐射计已经成为气象和海洋卫星的主载荷,在数值天气预报、海洋环境监测和全球变化研究中发挥着越来越重要的作用。本文分析了国内外星载被动微波遥感技术与应用进展,以及被动微波遥感技术发展趋势及其关键技术问题,针对中国星载被动微波遥感的定量化应用,在数据与数据处理流程,算法标准化、亮温和反演参数的定标/检验标准化等方面提出了一些思考和建议,以期望被动微波遥感数据被越来越广泛地得到应用,最大限度地提升星载地球被动微波遥感技术的应用效能。

无源微波遥感技术在海冰测厚中的应用研究

从理论上分析了海冰厚度的微波测量原理 ,介绍了测量海冰厚度的理论模型 ,给出了海冰介电常数的计算公式 ,微波辐射计测量海冰厚度的计算机自动处理系统及方法 ,并且将理论数据与实际测量数据进行比较 。

中国微波遥感技术的发展及其在我国西部开发中的作用

微波遥感由于具有重要的特点，在对地观测中很受重视，已成为全球尺度上获取海洋、大气及一些陆地信息的最重要手段．国际上以微波遥感的四种基本型为基础发展了几十种强功能、多用途的遥感器及其应用途径．我国从国家需求出发，在国家“六五”、“七五”和“八五”、“九五”及“８６３”计划中都加强了它的研究，取得了很好的研究成果．本文在详细讨论这些成果的基础上，着重讨论了我国航天微波遥感发展的若干问题，并根据我国需求及国际发展动向，特别是在国防建设和西部开发的需求情况，提出了若干发展领域设想．

基于被动微波遥感的青藏高原雪深反演及其结果评价

采用修正的张氏雪深反演算法 ,用SSM/I 37GHz和 19GHz水平极化亮温值计算了青藏高原及其毗邻地区的积雪深度 ,对其精度进行了评价 ,并对误差来源进行了分析。结果显示 ,此算法能够较好地反映研究区的雪深分布 ,但局部地区误差较大 ,总体上雪深被高估。其误差主要来源于冻土 ,深霜层 ,植被以及雪层中液态水含量 ,雪粒的形状和粒径的变化带来的影响。SSM/I数据较低的分辨率和研究区复杂的地形使反演的雪深与观测的雪深缺少可比性 。

被动微波遥感反演中国西部地区雪深、雪水当量算法初步研究(英文)

雪深、雪水当量是积雪研究中重要参数,其在流域水量平衡和融雪径流预报以及雪灾监测与评价中起着重要作用。Chang等(1987)以辐射传输理论和米氏散射为理论基础,假定积雪密度和颗粒大小为常数,利用实测雪深数据和SMMR的亮温数据,通过统计回归方法,建立了雪深与18GHz和37GHz水平极化的亮温梯度之间的关系,发展了SMMR半经验的反演雪深的算法。后在此基础上又发展了针对SSM/I的半经验反演雪深算法。2002年发射的装载于Aqua卫星上的AM-SR-E是新一代的被动微波辐射计,性能较以往星载被动微波辐射计有较大提高,采用了改进后的SSM/I的半经验算法作为其估算全球雪水当量的反演算法。将AMSR-E的雪水当量产品与气象台站观测的雪水当量进行比较,发现在新疆地区和青藏高原地区雪水当量的RMSE分别达到31.8mm和21mm。本研究旨在建立基于AMSR-E亮温数据,适用于中国西部地区的雪深和雪水当量反演算法。首先收集整理了2003年新疆地区的雪深、雪水当量数据和AMSR-E亮温数据,去除错误样本,利用统计回归的方法,建立了新疆的反演雪深、雪水当量的半经验算法,算法中加入积雪覆盖度参数,较以往的算法有所改进,与气象台站观测数据比较,结果也表明新疆地区建立的经验算法较AMSR-E的雪水当量算法有较大改进,RMSE为15.7mm。但青藏高原地区因海拔高,地形复杂,大部分地区积雪较浅,空间分布不均和冻土存在等诸多因素运用同样的方法建立反演算法,结果不甚理想,以后的研究将重点消除这些干扰因素。

无源微波遥感用于地震预测及物理机理研究

对不同岩性的岩石进行了无源微波遥感用于地震预测的实验研究，实验在等温过程加载条件下进行．实验得出岩石的微波辐射能量随岩石的应力状态变化而显著变化，这个变化完全由应力引起，与温度无关．将介质所处的应力状态同介质的微波辐射能量变化与物理机理直接地联系了起来，为无源微波遥感观测地球表层应力场分布和预测地震奠定了物理基础，并提供了实验依据．本文提出了无源微波遥感预测地震的两种物理机理，即热能激发机理和机械能激发机理；提出了由无源微波遥感探测结果，反演介质应力状态和温度状态的方法．

微波遥感土壤湿度研究进展

发展实用的微波遥感土壤湿度卫星反演算法 ,以提供区域尺度上的土壤湿度信息 ,对水文学、气象学以及农业科学研究与应用至关重要。简要分析了主动微波遥感土壤湿度的研究进展情况 ,重点对被动微波遥感土壤湿度的原理、算法发展及研究趋势进行了详细论述。主动微波具有卫星数据空间分辨率高的特点 ,随着携载主动微波器的一系列卫星的发射 ,主动微波遥感土壤湿度将受到重视。被动微波遥感研究历史长、反演算法特别是卫星遥感算法比较成熟 ,是今后区域尺度乃至全球尺度监测土壤湿度的重要手段。

基于简化参数方法的蒙古干旱区土壤湿度被动微波遥感

卫星被动微波遥感土壤湿度,是准确分析大空间尺度上陆表水分变化信息的有效手段.美国航天局(NASA)发布的基于AMSR-E观测亮温资料的全球土壤湿度反演产品,在蒙古干旱区的实际精度并不令人满意.本文基于对地表微波辐射传输中地表粗糙度和植被层影响的简化处理方法,采用AMSR-E的6.9GHz,10.7GHz和18.7GHz之V极化亮温资料,应用多频率反演算法,并以国际能量和水循环协同观测计划(The CoordinatedEnergy and Water Cycle Observations Project)即CEOP实验在蒙古国东部荒漠地区的地面实验资料作为先验知识,获取被动微波遥感模型的优化参数,以期获得蒙古干旱区精度更高的土壤湿度遥感估算结果.分析表明,本文方法反演的白天和夜间土壤湿度结果与地面验证值之间的均方根误差(RMSE)接近0.030cm3/cm3,证明所用方法在不需要其他辅助资料或参数帮助下,可较精确地反演干旱区表层土壤湿度信息,能够全天候、动态监测大空间尺度的土壤湿度变化,可为干旱区气候变化研究及陆面过程模拟和数据同化研究提供高精度的表层土壤湿度初始场资料.

青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演

利用1993年1月份的SSM/I亮度温度数据反演了青藏高原的雪水当量,首先使用被动微波SSM/I数据19和37GHz的水平极化数据来反演雪深,根据积雪时间的函数来计算实时的雪密度,由雪的深度和密度计算出雪水当量.最后,利用SSM/I数据的19和37GHz的垂直极化亮度温度梯度对计算出的雪水当量进行回归分析,得到了利用SSM/I数据直接反演雪水当量的算法.

寿县地区云中液态水含量的微波遥感

该文利用地基双频 ( 2 2 .2 35GHz( 1 .35cm)和 35.3GHz( 8mm) )微波辐射计和热带降雨测量卫星微波成像仪 (TRMM/TMI)两种被动微波遥感资料分别反演安徽寿县地区云中液态水含量 ,运用统计回归方法得到该地区云水含量的反演公式 ,揭示了该地区云中液态水含量存在一个阈值 0 .4mm ,当云中液态水含量超过这一阈值时 ,该地区一般就会出现降水。在降水发生之前 ,水汽和云中液态水含量均会出现一个显著增加的过程 。