基于Sentinel-1和Landsat 8遥感数据的高原地区土壤水分反演

土壤水分是农业生产、水资源管理及全球气候等至关重要的参数。合成孔径雷达是获取水分的重要手段,其中植被和粗糙度作为两大关键影响要素是研究的重点。因此,本文针对以下几个方面展开研究。首先,基于Sentinel-1雷达数据获取总体后向散射系数,基于Landsat 8光学数据的3种植被指数(NDVI、NDWI、MSAVI)分别利用水云模型分离出植被的后向散射系数。然后,利用Dobson模型联合高级积分方程模型(AIEM)建立缺少地表粗糙度的后向散射系数表,并使用最小成本函数得到最优粗糙度参数。最后,使用最小二乘法确定反演土壤水分经验方程的系数。试验结果表明:在高原地区,模型反演结果与地面实测结果均具有较好的一致性,其中使用归一化水指数(NDWI2)输入水云模型联合最优粗糙度反演结果最佳,拟合系数达到0.8402,均方根误差为0.02721 cm^(3)/cm^(3)。