基于Sentinel-1数据的青藏高原草原地区土壤水分反演方法研究
结题报告
批准号:
41801248
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
白晓静
依托单位:
学科分类:
D0113.遥感科学
结题年份:
2021
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
余文君、朱烨、陈袁波、刘鹏
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中文摘要
利用主动微波遥感获取青藏高原草原地区高精度的土壤水分对于理解其生态环境和气候变化有着重要作用。然而研究发现,现有的土壤水分反演方法在该地区存在较大的反演误差。针对此问题,本项目拟基于最新Sentinel-1卫星数据,开展以下三个方面的研究:1)考虑冬季土壤表层自由水分含量的可忽略性,基于AIEM模型反演地表粗糙度参数,为地表粗糙度的有效校正提供先验知识;2)耦合土壤介电常数模型、地表散射模型和植被散射模型构建适合青藏高原草原地区的后向散射模型,其中采用多种植被参数表征植被的散射贡献;3)结合构建的后向散射模型和地表粗糙度的先验知识,采用查找表方法反演土壤水分,并利用地面实测数据和卫星土壤水分产品及再分析资料,在点尺度和空间尺度上综合评价该方法的适用性。这些关键理论与方法的突破,将为青藏高原草原地区高精度的土壤水分反演提供新的理论与方法支持,为定量研究该地区的生态环境和气候变化提供理论支撑。
英文摘要
The active microwave remote sensing is an important method to obtain high-precision soil moisture in the grassland of Tibetan Plateau to understand the impact of soil moisture on global climate change. However, some studies found that the existing soil moisture retrieval methods have large retrieval errors in this area. To solve this problem, the project focus on the following three aspects using on the latest Sentinel-1 satellite data: 1) considering the variation of soil moisture in winter is negligible, the surface roughness parameters can be retrieved with advanced integral equation model to provide prior knowledge for effectively correct the effect of surface roughness; 2) a backscatter model can be developed by coupling the soil dielectric constant model, surface scattering model, and vegetation scattering model, to cope with the soil moisture retrieval of the grassland in Tibetan Plateau, and a variety of vegetation parameters are used in the model to characterize the scattering contribution of vegetation; 3) combined the backscatter model and the prior knowledge of surface roughness, a look-up table method is used to retrieve soil moisture, and the applicability of this method is comprehensively evaluated at the point scale and spatial scale based on the in-situ soil moisture data and the satellite soil moisture products or reanalysis data. The breakthroughs of these key problems will provide new theories and methods support for high-precision and high-resolution soil moisture retrieval in the grassland of Tibetan Plateau, which will provide theoretical support for quantitatively studying the ecosystem and climate change in this area.
利用主动微波遥感获取青藏高原草原地区高精度的土壤水分对于理解其生态环境和气候变化有着重要作用。然而研究发现,现有的土壤水分反演方法在该地区存在较大的反演误差。针对此问题,本项目拟基于最新Sentinel-1卫星数据,开展以下三个方面的研究:1)耦合土壤介电常数模型、地表散射模型和植被散射模型构建适合青藏高原草原地区的半经验后向散射模型,其中采用多种植被参数表征植被的散射贡献;2)基于土壤温湿度监测站点的观测数据以及Sentinel-1卫星数据,实现了微波理论散射模型Tor Vergata模型的标定,从而实现了总后向散射系数的模拟以及土壤散射贡献、植被散射贡献和植被透过率的模拟;3)采用标定的Tor Vergata模型的模拟值对半经验后向散射模型系数进行约束,实现了散射分量的模拟以及土壤水分的高精度反演;4)对比分析了传统标定的与基于理论模型约束的半经验微波散射模型在后向散射系数模拟、散射分量模拟以及土壤水分反演方面的性能。这些关键理论与方法的突破,将为青藏高原草原地区高分辨率和高精度的土壤水分反演提供新的理论与方法支持,为定量研究该地区的生态环境和气候变化提供理论支撑。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.11873/j.issn.1004⁃0323.2021.5.0973
发表时间:2021
期刊:遥感技术与应用
影响因子:--
作者:杨欣源;白晓静
通讯作者:白晓静
DOI:10.11873/j.issn.1004
发表时间:2019
期刊:遥感技术与应用
影响因子:--
作者:王宇;杨艺;王宝山;王田;卜旭辉;王传云
通讯作者:王传云
ASCAT IB: A radar-based vegetation optical depth retrieved from the ASCAT scatterometer satellite
ASCAT IB:从 ASCAT 散射仪卫星检索到的基于雷达的植被光学深度
DOI:10.1016/j.rse.2021.112587
发表时间:2021
期刊:Remote Sensing of Environment
影响因子:13.5
作者:Liu Xiangzhuo;Wigneron Jean-Pierre;Fan Lei;Frappart Frederic;Ciais Philippe;Baghdadi Nicolas;Zribi Mehrez;Jagdhuber Thomas;Li Xiaojun;Wang Mengjia;Bai Xiaojing;Moisy Christophe
通讯作者:Moisy Christophe
DOI:10.1109/jstars.2021.3111606
发表时间:2021
期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
影响因子:5.5
作者:Bai Xiaojing;Zheng Donghai;Wen Jun;Wang Xin;van der Velde Rogier
通讯作者:van der Velde Rogier
A Physically Based Soil Moisture Index From Passive Microwave Brightness Temperatures for Soil Moisture Variation Monitoring
基于被动微波亮度温度的基于物理的土壤湿度指数,用于土壤湿度变化监测
DOI:10.1109/tgrs.2019.2955542
发表时间:2020-04
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
影响因子:8.2
作者:Zeng Jiangyuan;Chen Kun-Shan;Cui Chenyang;Bai Xiaojing
通讯作者:Bai Xiaojing
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