基于多元遥感影像分割和区域特征相似度的微波土壤水分反演靶区选择方法

为解决微波遥感土壤水分反演经验方程(关系)的适用性问题,该文提出一个新的概念——反演靶区,并提出了一种基于多元遥感影像分割和区域特征相似度的微波土壤水分反演靶区选择方法。首先采用主成分分析法(PCA),从影响土壤含水量的12个因子(土壤湿度分布、地表温度、NDVI、土壤质地指数、地形粗糙度、雷达入射角以及Landsat TM除热红外波段的6个波段)中筛选提取第一主成分;再使用Mean Shift方法分割包含第一主成分的单色影像,得到一幅过分割区域图;计算各分割区域与各样方区域的特征向量间的加权欧氏距离,得到区域特征相似度数据集;最后,基于各样方得到的反演经验方程(关系),根据区域相似度选择各自反演靶区进行土壤水分反演。实验证明,与只使用同一反演经验方程进行反演相比,基于反演靶区思想的土壤水分反演精度有较大提高。

基于区域特征相似度的微波土壤水分反演结果可信度评价

微波遥感反演土壤水分的精度评价,一般通过选取有限数量采样点的地表实测土壤水分数据与反演值进行比较,实际上只能反映局部采样区的反演精度。本文提出了微波反演土壤水分中一种可以评价整个研究区反演土壤水分可信程度的方法。首先选择采样区的实测土壤水分数据和地表粗糙度数据,通过多元回归统计拟合得到土壤水分反演经验方程,对整个研究区进行土壤水分反演;然后从TM和SAR数据中通过反演和提取,选择影响土壤水分的10个因子(土壤湿度、地表温度、NDVI、土壤质地指数、地形指数、雷达入射角以及Landsat TM的b3、b4、b5、b7共4个波段),采用主成分分析法(PCA)筛选提取主成分,将前3个主成分合成为RGB影像;再使用分水岭算法分割包含前3个主成分的RGB影像,得到一幅分割区域图;最后计算各分割区域的6维特征向量(土壤湿度、地表温度、NDVI、土壤质地指数、地形指数、雷达入射角)与反演时选择采样区的特征向量间的马氏距离,得到区域特征相似度数据集,基于该数据集计算反演结果可信度。以此为基础,利用2008年甘肃黑河地区的ENVISAT ASAR双极化数据(VV、VH)和实测土壤水分数据进行土壤水分反演并评价反演结果的可信度,同时使用反演区域中多个采样区土壤水分实测数据和确定系数(R2)评价反演精度,对比可信度和R2,表明提出的反演可信度可以有效反映土壤水分反演精度。