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。