积雪季森林冠层微波透过率半经验模型

星载被动微波遥感是获取宏观尺度雪深时空分布的重要手段。森林冠层不仅衰减了来自地表的微波辐射,同时自身也是一个热辐射源,因此森林冠层增加了被动微波遥感反演雪深的不确定性。本研究基于植被辐射传输tau-omega模型(τ-ω)提出了相邻像元(森林和非森林)的冠层微波透过率提取方法,探索冠层微波透过率模型在卫星尺度的应用。该方法假设相邻的森林和非森林像元存在相同的积雪和环境参数,通过联立相邻像元的辐射传输方程从理论上推算冠层微波透过率,进而借助森林生物量建立森林透过率的半经验估算模型。通过对比微波辐射模型模拟亮温和AMSR2卫星观测亮温,发现未经过森林辐射校正的亮温(18.7 GHz和36.5 GHz)往往存在低估现象,而经过森林辐射校正后的模拟亮温更接近于卫星观测;通过留一法(Leave-One-Out Cross Validation)对发展的透过率半经验模型验证,发现反演的透过率与参考值相关性高于0.7,在18.7 GHz和36.5 GHz频段的均方根误差RMSE分别为0.0589和0.0787;通过分析高低频亮温差(Tb18.7V-Tb36.5V)与雪深的关系,发现相关系数由森林辐射校正前的0.26提高到校正后的0.46;最后利用传统的经验性雪深反演算法对森林辐射校正效果进行测试,发现雪深反演误差(unRMSE)由原来的8.9 cm降低到7.8 cm,相关系数由0.32提高到0.49。本研究发展的冠层微波透过率半经验模型可以实现卫星遥感尺度的应用,为提高林区的雪深反演精度提供了参考和支撑。