基于微波遥感的土壤水分反演研究 研究生复试个人自述 PPT
基于热红外和微波数据的地表温度和土壤水分反演算法研究
基于热红外和微波数据的地表温度和土壤水分反演算法研究
地表温度和土壤水分反演算法是基于热红外和微波数据的遥感
技术，可以用来监测地表温度和土壤水分状况，对于农业、地质、环境等领域的应用具有重要意义。
该反演算法的研究主要包括以下几个方面:
1. 热红外和微波数据的采集和处理：采集和处理热红外和微波数据是反演算法的基础。
这些数据可以通过卫星、飞机、无人机等平台进行采集，通常需要用到多光谱、高分辨率遥感技术。
2. 地表温度和土壤水分反演模型的构建：基于热红外和微波数据的地表温度和土壤水分反演模型可以分为基于物理机理模型和基
于统计学模型两种类型。
前者主要包括热红外遥感模型、微波遥感模型、地表温度模型、土壤水分模型等;后者则主要包括回归分析、支持向量机、神经网络等算法。
3. 反演算法的优化和提高：反演算法的优化和提高是提高遥感数据精度和可靠性的重要环节。
这包括数据预处理、数据增强、参数优化、模型选择等多个方面。
4. 反演算法的验证和评价：反演算法的验证和评价是衡量遥感数据质量和反演结果的关键。
通常采用对比实验、专家评估、误差分析等方法来评估反演算法的性能和精度。
基于热红外和微波数据的地表温度和土壤水分反演算法是遥感
技术的一个重要应用方向，其研究涉及到多个学科领域，包括物理学、地理学、统计学、计算机科学等。
随着遥感技术的不断发展和算法的
不断优化，该反演算法的研究将会更加深入和广泛。
遥感应用模型土壤含水量PPT课件
• 目前，中国气象局仅能提供279个站点的土壤湿度观测资料，且空间分布不均，集 中分布在东北、华北和江淮地区；
• 遥感监测技术具有范围大、快速、及时的优点，研究遥感土壤含水量技术具有重要 意义。目前，能获得土壤表层0-20cm的土壤含水量。
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• 地物在吸收短波太阳辐射后以长波的方式发射，地温增高。白昼地物吸收太阳能 量而增温；夜间地物发射能量而减温。地物昼夜的温差就是地物热惯量的表象。
• 例如水体，由于热惯量大，昼夜温差小；岩石热惯量小，昼夜温差大；各种含 水量不同的土壤热惯量介于水体与岩石的热惯量之间，热惯量的大小也介于水体 与岩石的热惯量之间。
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• 对于完全及部分植被覆盖地的土壤水分遥感监测问题，应主要以作物缺水指数法为主，一般对于完全植被 覆盖，采用作物缺水指数法能取得较好估算效果；
• 由植被缺水指数CWSI模型公式可知，其计算过程复杂，而且一些要素仍依赖于地面气象台站，实时性不能 保证。
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植被供水指数法
ATI可以用水体在遥感影像上的数据为最大值，干沙 沙漠的数据为最小值，从而求解k，n。
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ABE的计算
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温差的计算
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MODIS数据的热惯量计算
大部分地物在31、32波段的比辐射率稳定，通常用31、31波段的亮温进行 地表温度反演
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遥感波段中可见光与近红外中的全部太阳波谱
的能量，减去地物在所有谱段内的反照率能量，
基于微波与光学遥感的石漠化地区土壤剖面含水率反演模型研究
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基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法研究
基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法研究随着科技的不断发展，SAR遥感技术越来越被广泛应用于土壤湿度反演。
SAR 遥感图像可以提供大范围的覆盖和高精度的数据，因此可以从遥感图像中获取土壤湿度信息，并为土壤湿度监测和预测提供便利。
一、SAR遥感图像的生成原理SAR遥感图像是通过计算机处理合成孔径雷达（SAR）接收到的回波数据生成的。
这些回波数据是由发射到地面的电磁波反射回接收器的信号。
SAR系统包含发射器、接收器、天线以及计算机等。
SAR通过收集反射信号然后通过复杂信号处理技术，可以生成高能量的图像。
其中，SAR接受到的信号是由地面反射回来的电磁波信号，它们通过计算机算法转换为灰度图像并呈现在屏幕上。
二、SAR遥感图像在土壤湿度反演中的作用SAR遥感图像可以提供大范围的土壤湿度数据。
它在土壤湿度反演中的作用主要是通过衡量回波信号的强度和相位变化，从而反演出土壤湿度的空间分布。
在SAR遥感图像中，产生电磁回波反射的地表和植被不同。
地表大多数情况下是散射体，而植被通常是单层回波体。
因此，可以对不同的 SAR图像检测出植被区域，然后通过分析地表反射信号的相位和能量将土壤湿度反演出来。
三、基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法主要分为四个步骤：第一步是去除图片噪声。
由于SAR图像包含大量图像噪声，所以需要对图像进行去噪处理。
第二步是去除植被干扰。
在SAR遥感图像中，植被和土壤湿度成反比关系。
因此，需要从图像中去除植被的影响。
第三步是计算相位差。
通过计算前后两个SAR图像的相位差，可以得到土壤湿度的变化。
第四步是反演土壤湿度。
通过对相位差进行统计和分析，可以反演出具体的土壤湿度信息。
四、总结SAR遥感图像技术在土壤湿度反演中具有重要的应用价值。
SAR遥感图像的生成原理以及基于SAR遥感图像的土壤湿度反演算法，可以为土壤湿度监测和预测提供可靠的数据和方法。
此外，随着遥感技术和算法的不断发展，SAR遥感图像在土壤湿度反演中的应用将会越来越广泛。
基于微波遥感的土壤水分反演估算研究进展
基于微波遥感的土壤水分反演估算研究进展郑曼迪;刘忠;许昭辉;李剑辉;孙君龄【期刊名称】《土壤学报》【年(卷),期】2024(61)1【摘要】土壤水分是地表和大气水热过程交换的重要纽带,对于农业生产、生态规划、水资源管理等具有十分重要的意义。
微波遥感具有基本不受天气条件影响,具有较好探测植被覆盖下的土壤信息和土壤水分变化趋势等优势,成为目前遥感精确反演土壤水分的热点。
本文整理了现有全球尺度的基于微波遥感的土壤水分产品;分析比较了土壤水分反演中主动微波遥感、被动微波遥感、主被动微波协同技术的原理、特点、适用范围和关键技术进展:主动微波遥感和被动微波遥感的优势分别在于高空间分辨率和高时间分辨率,高空间分辨率可以很好捕捉地表细微的空间信息特征,但囿于土壤水分与后向散射系数之间的复杂关系,特别是植被、地表粗糙度等对雷达后向散射系数的干扰,使得反演土壤水分的精度不高,因而根据现实情况选取不同散射模型以及利用多源数据协同是目前改善精度的研究热点。
而高时间分辨率可以实现全球及大尺度下的土壤水分监测,但是很难满足小尺度或者小区域范围的实际研究需求,为了能使实测数据在空间上得以较好匹配,提出多种降尺度方法。
结合以上两种微波遥感方式的优劣,依托更为丰富的数据源、相对成熟的观测技术来对两者进行融合以提取更多的水分信息,以提升反演精度或者获得长时间序列数据。
在目前的方法中,土壤水分反演在小尺度下表现出良好的性能,但在全球尺度上会出现数据缺失、适用性不强、反演精度不高以及反演过程过于复杂等诸多问题,可以借助多种观测方式(多极化、多角度、多波段)、多时相重复观测、在原有模型上引入新的算法以及数据同化等方面着手进行改进,同时全球卫星导航系统(GlobalNavigation Satellite System,GNSS)中长期稳定、高时空分辨率的L波段微波信号在陆面遥感领域的快速发展也为我国北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)的发展提供了借鉴,展现出在土壤水分反演方面的巨大潜力。
土壤水分遥感反演研究进展
土壤水分遥感反演研究进展一、本文概述Overview of this article随着遥感技术的快速发展，其在土壤水分监测方面的应用日益广泛，成为研究土壤水分动态变化的重要手段。
土壤水分遥感反演，即通过遥感手段获取地表土壤水分信息的过程，已成为遥感科学与农业科学交叉领域的研究热点。
本文旨在综述土壤水分遥感反演的研究进展，探讨不同遥感数据源、反演算法及其在实际应用中的优缺点，为进一步提高土壤水分遥感反演的精度和效率提供参考。
With the rapid development of remote sensing technology, its application in soil moisture monitoring is becoming increasingly widespread, becoming an important means of studying the dynamic changes of soil moisture. Remote sensing inversion of soil moisture, which is the process of obtaining surface soil moisture information through remote sensing methods, has become a research hotspot in the intersection of remote sensing science and agricultural science. This article aims to review the research progress of soil moisture remotesensing inversion, explore different remote sensing data sources, inversion algorithms, and their advantages and disadvantages in practical applications, and provide reference for further improving the accuracy and efficiency of soil moisture remote sensing inversion.本文首先介绍了土壤水分遥感反演的基本原理和方法，包括遥感数据源的选择、预处理、反演算法的设计与实施等。
土壤水分遥感反演研究现状
土壤水分遥感反演研究现状作者：刘贤来源：《大经贸》 2020年第3期刘贤成都理工大学地球科学学院四川成都 610059【摘要】土壤水分（Soil Moisture, SM）在气候系统中起着重要作用，影响大气条件、水文过程和植被状态。
为了改善天气和气候预报以及水文模拟，需要对土壤水分进行监测。
本文将从基于遥感数据的土壤水分的反演具有更大的实用性入手，简要回顾了经典的土壤水分反演的算法，重点介绍基于光学遥感和基于光学遥感与微波遥感的协同反演土壤水分的最新研究，以及利用神经网络等新的技术方法进行土壤水分反演进展，通过分析各种算法的研究进展，展望土壤水分反演研究的发展前景。
【关键词】土壤水分遥感反演研究现状1 引言土壤的水分状态和变异性控制着许多水文和生态过程以及土地表面与大气之间的能量和水交换[1]。
土壤水分在陆地表面发生的水和能量交换起着重要作用。
相较于传统的基于站点的土壤水分观测、基于气象数据和基础地理数据的土壤水分计算与模拟，基于遥感数据的土壤水分反演具有更大实用性。
20世纪60年代学者开始利用遥感方法监测土壤水分，微波遥感监测土壤水分也已有30多年的历史，已逐渐发展形成了一些比较成熟的评价指数和算法。
本文将简要介绍土壤水分反演算法的研究现状。
2 土壤水分反演方法2.1 基于光学遥感反演土壤水分的方法广义的光学遥感包括可见光—近红外—热红外三部分的波段范围。
目前在可见光—近红外波段，常用的方法是利用Landsat或MODIS等多光谱数据构建相应指数来反映土壤含水量。
地表温度（LST）和植被指数（NDVI）都是反映地表土壤水分的重要生态物理参数，因此，LST和NDVI组合方法成为土壤含水量的一种重要手段[2]。
Hope[3]利用LST与NDVI的比值定义温度植被指数来定量反演土壤含水量，该方法是目前应用广泛的土壤水分遥感监测方法。
温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI）是一种通过反演土壤水分来反映土壤干旱状况的重要方法[4]。
基于改进水云模型的土壤水分反演研究
基于改进水云模型的土壤水分反演研究1. 引言1.1 研究背景土壤水分是土壤中水分含量的重要指标，对于农业生产、生态环境和水资源管理具有重要意义。
当前遥感技术在土壤水分监测中起着越来越重要的作用，其中水云模型是一种常用的反演方法。
水云模型是通过遥感数据和地面观测数据建立起土壤水分与微波遥感信号之间的关系模型，从而实现土壤水分监测。
传统的水云模型在土壤水分反演中存在一些不足，如在复杂地形和植被覆盖下的反演精度较低。
基于改进水云模型的土壤水分反演研究具有重要意义。
通过引入新的参数和方法，可以提高水云模型在不同条件下的反演精度，拓展其应用范围，为土壤水分监测提供更可靠的数据支持。
本研究旨在探究改进水云模型在土壤水分反演中的应用效果，为遥感监测技术在土壤水分领域的发展提供新的思路和方法。
1.2 研究目的土壤水分是农业生产中一个至关重要的因素，对作物生长和产量影响巨大。
而遥感技术能够提供大范围、高时空分辨率的土壤水分监测数据，对于农业生产管理具有重要价值。
本研究旨在基于改进水云模型，通过遥感技术对土壤水分进行反演研究，进一步提高土壤水分监测的准确性和精度。
具体目的包括：一是探究改进水云模型在土壤水分反演中的有效性和可行性，为提高土壤水分监测的精度奠定基础；二是分析改进水云模型的方法对土壤水分反演结果的影响，为进一步优化模型提供参考；三是通过实验设计和结果分析，验证改进水云模型在土壤水分反演中的优势和局限性，为模型在实际农业生产中的应用提供依据。
通过对土壤水分反演研究的目的的探讨和分析，本研究旨在为改进水云模型在土壤水分监测领域的应用提供理论和实践支持。
1.3 研究意义土壤水分是农业生产中至关重要的因素之一，对植物生长和产量具有重要影响。
传统的土壤水分监测方法往往受到时间、空间和成本等限制，限制了其在大范围和实时监测中的应用。
开发高效准确的土壤水分反演方法成为当前研究的热点之一。
本研究旨在基于改进水云模型进行土壤水分反演，通过引入更多的环境因素和提高模型精度，实现对土壤水分的准确估计。
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研究生复试个人自述
姓名： TLE： 在读学校.院系.专业： 报考院所.专业：
目 录
1.个人简介 2.毕业设计 3.未来科研设想
01
个人简介
个人简介 》教育背景
2013.09—至今 成都信息工程大学 遥感科学与技术
本科
成都信息工程大学是一所以信息学科和大气学科为重点，以学科交叉为特色，以 工学、理学、管理学为主要学科门类，工、理、管、经、文、法、艺多学科协调 融合发展的多科性大学。
类型
时间
关键词
遥感技术在矿山环境污染中的应用— —以攀枝花为例
野外遥感、测绘、自然地理实习
工程实践 课内实践
2014-2016 2015
压力-状态-响应模型（PSR）、权重分析
峨眉山实地考察学习自然地理知识、实地勘测 地形
利用Spatial Analysis实现最短路径的 数字化垃圾调度系统
土地确权、宅基地绘制
学分绩点：3.56 专业排名：1/44
2017 2016 2015 2014 2013
个人简介 》 课程成绩
基础课程 高等数学、线性代数、概率论基础、大学物理、大学英语、大学计算 机基础
C语言程序设计、数据结构、数据库原理与应用、面向对象程序设计
必修课程
地学数理方法、计算机图形学、地图学、工程制图（CAD）
2015-2016学年“二等奖学金” “校级设计
基于微波遥感的土壤水分反演研究
裸土区域和植被覆盖下土壤水分反演 模型的构建：基于合适的微波散射模 型模拟后向散射系数随土壤水分和组 合粗糙度的变化情况，进而建立了裸 露土壤含水量的反演模型。根据合适 的植被微波散射模型去除植被因素在 植被地区的影响而得到只包含土壤信 息的后向散射，并结合裸土含水量反 演模型，得到适用于植被地区土壤水 分的反演模型。
课题研究 课外实践
2015 2015-2016
Dijkstra算法 ARCGIS软件、南方CASS软件
华北地区秸秆燃烧的卫星遥感监测及 课题研究 相关特性研究
2016
Calipso卫星、轨迹模拟
个人简介 》 获奖经历
时间 2013.12 2014.04 2014.12 2015.05 2015.05 2015.05 2015.06 2015.11 2016.12 2016.12
研究区土壤水分反演结果制图：根据建 立的裸地和植被覆盖下的土壤水分反演 模型反演出研究区的土壤水分分布图像， 然后制作相应的专题图像，并对结果进 行相关的统计分析。
研究区土壤水分空间格局分析：根据反 演的结果和制作的专题图像，对研究区 土壤水分的空间分布作出相应的统计分 析并分析研究区土壤水分空间格局。
奖项 环境学院读书笔记评选“三等奖” 成都信息工程大学民间民俗体育运动会速度跳绳“第三名”
2013-2014学年“二等奖学金” 成都信息工程大学第八届挑战杯“优秀奖” 西南交通大学地第五届科技月水准测量“三等奖” 成都信息工程大学第三届测绘仪器操作大赛水准测量“二等奖”
2014-2015学年“二等奖学金” 第四届全国大学生GIS应用技能大赛“优秀奖”
3S导论、遥感原理与方法、大气遥感、微波遥感、高光谱与高分辨率 遥感、遥感图像处理、遥感可视化技术（IDL）
地理信息系统原理、GIS开发技术、空间分析、测量学、全球定位系统
气象学与气候学、大气物理与大气探测 实践课程 工程实践（5期）、测绘野外综合实习、测绘仪器实习
个人简介 》 实践及科研项目
名称
03
未来科研设想
计算机
未来科研设想
测绘
GIS
环境
谢谢 感谢各位老师的观看！
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