微波遥感技术监测土壤湿度的研究
Gnss-r陆面微波遥感研究进展

Gnss-r陆面微波遥感研究进展作者:吴学睿来源:《赤峰学院学报·自然科学版》 2011年第4期吴学睿(赤峰学院环境与资源管理系,内蒙古赤峰 024000)摘要:传统的GPS进入GNSS的新时代,GNSS的直射信号经地物反射后可以被专门的接收机接收和使用,形成一种新型的微波遥感——GNSS-R.作为一种新型的无源微波传感器(L波段),GNSS-R 体积小、重量轻、功耗小、成本低、可以全天时、全天候提供全球覆盖均匀的大量数据.GNSS的反射信号可以测量海面风场、海浪波高、潮位以及监测海洋中尺度变化.在陆面上,GNSS-R可以用来监测土壤水分、海冰和积雪厚度以及湖泊和湿地.关键词:GNSS-R;微波遥感;陆面中图分类号:TN925 文献标识码:A 文章编号:1673-260X(2011)04-0092-021 简介GNSS(global navigation satellite system)是若干个导航星座的集合名词,包括美国的GPS,欧洲的伽利略(Galileo),俄国的格洛纳斯(Glonass),以及中国的北斗卫星导航系统(Beidou).与现有散射计、雷达高度计、合成孔径雷达等海洋、陆面微波遥感手段相比,GNSS-R信号源来自GNSS,需要专门的接收机对地物反射信号进行接收和处理,GNSS-R接收机体积小、重量轻,成本低,接收到的信号属于前向散射,在遥感探测机理方面属于双基雷达模式.针对GNSS-R的应用国内外已经开展了相应的地基、机载和星载实验,其应用领域也由最初的海洋遥感,逐渐向陆面遥感扩展.2 GNSS-R应用目前,GNSS-R在海洋领域的研究主要是海面风场、有效波高、潮位和海水盐度的反演.我国科研工作者利用GNSS-R进行研究的领域也主要集中在海面风场(王迎强 and 严卫 et al., 2008; 周兆明 and 符养 et al., 2008)和海浪坡高上(邵连军 and 张训械 et al., 2008)而随着对GNSS-R遥感技术研究的深入,其应用领域也在不断扩展(Jin and Komjathy, 2010).国内GNSS-R的一些研究领域尚处于起步阶段,尤其是陆面遥感,有的研究领域在国内尚未见报道,本文重点对这些领域的研究现状和发展趋势进行总结和分析.2.1 GNSS-R陆面遥感GNSS-R陆面遥感的应用主要集中在土壤水分的监测和反演上,但其在陆面上的应用应该远不局限于此.以下将重点讲述GNSS-R土壤水分国内外研究进展情况,以及国外该技术在陆面上其他方面研究进展情况.2.2 GNSS-R土壤水分反演2.2.1 与其他微波遥感传感器进行土壤水分反演的原理一样,利用GNSS-R测量土壤湿度的原理是其反射信号是土壤介电常数的函数,土壤介电常数又与土壤湿度有关.NOAA环境技术实验室最初利用GNSS-R进行海洋方面的研究(Zavorotny and Voronovich, 2000),后来将该技术应用在土壤水分反演方面(Zavorotny and Voronovich, 2000),采用海洋反射信号研究用的散射模型(Zavorotny and Voronovich, 2000)模拟了接收机在3KM处,GNSS卫星高度角是40°时,GNSS反射信号随土壤水分的变化情况,结果表明土壤水分对该GNSS反射信号很敏感.对于基尔霍夫近似(几何光学的极限情况),双战散射截面可以表示成两部分,一部分与极化特性有关,另一部分与表面的统计特性有关.线性极化比HR/VR的效果更好一些,尤其是在中低等土壤含水量的情况下.(Egido and Ruffini et al., 2008)和Torres(Torres, 2004)利用了半经验模型(1.4GHz)进行了土壤水分的反演,取得了良好的反演效果.(Egido and Ruffini et al., 2008)和(Rodríguez-álvarez and Marchán et al., 2008)的文章中都采用GNSS直射信号和反射信号的干涉图信息IPT(interference pattern technique)来量化接收机中的反射信号,最终进行土壤水分的研究.2009年(Rodriguez-Alvarez and Bosch-Lluis et al., 2009)利用小麦收割之后裸露地表的数据(2008年8月~9月数据)进行土壤水分反演,没有考虑植被的影响,结果表明利用notch 处的信号更适宜于土壤水分的反演.在仪器设备上,(Rodriguez-Alvarez and Bosch-Lluis et al., 2009)采用自己专门设计的用于土壤水分的接收机——SMIGOL,研究表明线性极化的菲尼尔反射系数随着入射角的变化大于圆极化的.国内利用GNSS—R进行土壤湿度的研究无论是实验还是理论研究都处在起步阶段.在理论上,(关止与赵凯等,2006)与(宋冬生与赵凯等,2007)的研究可以定性的表示出这一新兴微波遥感手段在检测土壤湿度上的可行性,同时植被的影响不可忽略.目前,国内外gnss-r土壤水分反演的主要方法有:波形图法,延迟多普勒图,干涉图,,物理模型方法.2.3 GNSS—R湖泊和湿地监测GNSS—R在陆面上的应用,还涉及植被高度、积雪厚度、湖泊和湿地的监测等.(Treuhaft and Lowe et al., 2001)用GNSS—R监测了火山口湖的表面高度.GNSS的反射信号也可以用来进行湿地的研究和监测.2.4 GNSS—R植被高度和森林生物量估测(Rodríguez-álvarez, 2009)利用干涉图法(IPT)反演出树高以及植被覆盖下的土壤湿度,取得了较好的反演结果.利用gnss-r的双站散射特性,针对GNSS-R圆极化的特性,采用简化模型进行森林光滑散射系数的理论模拟,目的是研究利用gnss-r进行森林生物量监测的可行性.接收到的能量的幅值对森林生物量比较敏感,而不会出现雷达后向散射中的饱和现象,因此用gnss-r进行森林生物量的反演存在着一定的可行性.2.5 GNSS—R雪冰厚度监测雪、冰是水文气候学中的重要参量,然而实地积雪分布观测比较少,传统的遥感手段造价昂贵、空间分辨率较低.但冰的厚度与反射信号的幅度有关,雪/冰厚度可以从GNSS的反射信号中反演出来.2009年利用GNSS-R对科罗拉多两次暴风雪的测量进行了GNSS—R进行积雪厚度研究的初步性研究工作.3 总结和展望传统的GPS已经进入了GNSS的新时代,gnss-r微波遥感技术具有异源收发,信号多源化等优点,在海洋和陆面遥感中有着重要的应用前景.在我国海洋方面的应用在理论和实践上的研究工作开展较多,在陆面上利用GNSS-r进行土壤水分遥感的研究工作处于起步阶段,而利用GNSS进行植被、积雪厚度和湖泊、湿地方面的研究工作国内报道较少.因此,利用gnss-r技术的研究领域有待深入.参考文献:〔1〕Auber, J., A. Bibaut, et al. (1994). Characterization of multipath on land and sea at GPS frequencies, Alexandria, VA: Institute of Navigation.〔2〕Egido, A., G. Ruffini, et al.(2008)."Soil moisture monitorization using GNSS reflected signals."〔3〕Komjathy, A. and J. A. Maslanik, et al. (2000). Towards GPS surface reflection remote sensing of sea ice conditions.〔4〕Wiehl, M. and B. Legresy, et al. (2003). "Potential of reflected GNSS signals for ice sheet remote sensing." Progress In Electromagnetics Research40:177-205.〔5〕Zavorotny, V. U. and A. G. Voronovich (2000). Bistatic GPS signal reflections at various polarizations from roughland surface with moisture content.〔6〕关止与赵凯,等.利用反射GPS信号遥感土壤湿度.地球科学进展,2006,21(007):747-750.〔7〕李紫薇.GNSS-r海洋微波遥感前沿技术进展.2009:13.〔8〕刘经南,邵连军.GNSS-R研究进展及其关键技术.武汉大学学报(信息科学版),2007,32(11).。
使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法

使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法在农业领域,精确的土壤湿度监测对于农作物的生长和管理至关重要。
传统的土壤湿度监测方法费时费力且往往不够准确。
然而,随着遥感技术的不断发展和应用,它已经成为一种高效、准确的方法来监测农田土壤湿度。
本文将就使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法进行阐述。
一、遥感技术的基本原理和应用遥感技术利用卫星、飞机等传感器捕捉地球表面的电磁辐射,并将其转化为可用的信息。
这些信息可以通过图像或数据形式传达给专业人员进行分析和解读。
在农田土壤湿度监测中,遥感技术主要基于微波辐射的原理。
由于土壤湿度对微波辐射的反射和吸收具有独特的特征,通过分析这些微波辐射的特征,可以推断土壤湿度的变化情况。
遥感技术在农田土壤湿度监测中具有显著的应用优势。
首先,它可以覆盖大范围的土地,迅速获取大量的数据,从而提供全面、细致的土壤湿度信息。
其次,遥感技术可以避免人为的 interferenc,提供客观、准确的结果。
而且它还可以与地理信息系统(GIS)等技术相结合,进行地区和时间上的比较分析,从而更好地支持农田管理决策。
二、遥感数据获取和处理方法遥感数据的获取是进行土壤湿度监测的关键步骤。
目前,主要有两类遥感数据广泛应用于农田土壤湿度监测:主动遥感数据和被动遥感数据。
主动遥感数据是通过发射和接收微波信号的方式获取的。
这种方法可以直接测量土壤湿度,具有较高的精度和灵敏度。
常用的主动遥感数据获取方式包括微波雷达和微波干涉。
被动遥感数据则是通过接收地球表面的自然辐射来获取的。
这些数据来源于可见光、红外线和热辐射等不同波段的辐射。
针对土壤湿度监测,红外辐射和热辐射的监测方法应用较为广泛。
红外辐射可以通过测量地表温度来间接推测土壤湿度,而热辐射则是通过测量地表和土壤的热辐射量来获取土壤湿度信息。
在获取遥感数据之后,需要进行一系列的处理和分析。
这些处理方法包括辐射校正、影像融合、特征提取等。
通过这些处理方法,可以进一步提高遥感数据的质量和可用性,使其更好地用于土壤湿度监测。
土壤水分遥感监测研究进展

土壤水分遥感监测研究进展土壤水分是植物生长和发育的基础,也是农业生产、水文监测和环境治理等领域的关键参数。
然而,传统的土壤水分监测方法往往需要耗费大量人力和物力,难以实现大范围、实时和准确的监测。
近年来,随着遥感技术的不断发展,土壤水分的遥感监测逐渐成为研究热点。
本文将综述土壤水分遥感监测的研究进展,技术及应用,并探讨未来研究方向和潜力。
自20世纪初以来,众多研究者致力于土壤水分的遥感监测研究。
根据研究方法,可分为基于地面遥感、航空遥感和卫星遥感的不同类型。
地面遥感具有较高的精度,但监测范围有限。
航空遥感能够实现大范围监测,但成本较高。
卫星遥感具有大范围和动态监测的优势,但精度略低于前两种方法。
不同波段的遥感卫星如Landsat、Sentinel等也在土壤水分监测中得到了应用。
遥感技术在土壤水分监测中的应用包括多种方法和技术流程。
其中,最常见的是利用植被指数(如NDVI)与土壤水分含量之间的相关性进行监测。
通过分析遥感图像的植被指数,可以推断出土壤水分的分布和含量。
另外,微波遥感、主动式红外遥感、雷达成像等技术也在不同程度上应用于土壤水分的监测。
这些技术结合了遥感、地理信息系统(GIS)和数值模型,实现了土壤水分的定量分析和动态监测。
土壤水分遥感监测在农业生产中具有重要应用价值。
通过遥感技术,可以实时获取农田土壤水分信息,为农业生产管理提供决策依据。
在洪水灾害后,航空遥感和卫星遥感技术可用于评估土壤含水量,预测洪水对农作物的影响。
在环境治理方面,土壤水分遥感监测有助于了解土壤水分分布和动态变化,为土地利用规划、水资源管理和生态保护提供了科学依据。
随着遥感技术的不断发展,土壤水分遥感监测将具有更大的应用潜力。
未来研究方向可以从以下几个方面展开:1)提高遥感监测的精度和分辨率;2)实现多源数据的融合与分析;3)结合人工智能和机器学习技术,提升土壤水分遥感监测的自动化和智能化水平;4)拓展土壤水分遥感监测在非农领域的应用,如地质勘查、矿产资源开发等。
微波遥感技术在农业监测中的应用研究

额。其发展正在经历由真实孔径雷达到合成孔径雷达,由机 载成像雷达到星载成像雷达,由单极化、单波段到多极化、 多波段,由光学处理到数字处理,以及从SAR到SAR干涉测量 (INSAR)的巨大变革。其主要的发展方向是需求更加完美的 遥感机理,功能更强的遥感器,更先进的数据处理方法以及更 高频技术。有了更先进的技术才能在农业生产中更充分的发挥 微波遥感的作用。
近些年来在农业信息提取中,如何考虑把光学遥感图像与 微波雷达图像联合加以应用,是一些农业遥感工作者所注意加 以研究的问题。不同图像的联合使用,目前主要有三种方式: ①主要利用两种图像对同一地物的反映信息具有或详细或粗略 的差别,有利于人工进行目视解译:②在农作物生长的关键时 期,如果天气情况不利于其他波段的遥感手段,就可以利用雷 达影像来弥补光学影像的不足;③可以把雷达图像的信息作为 一个新的电磁波探测波段,使其与光学影像资料中几个波段联 合组合,用数学方法变换成新的复合信息。这一新的复合信息 在农业监测中能表征农作物状态的重要参量,为定量分析农业 问题提供了方便[5]。
2 微波遥感在农业中的应用
微波遥感(主要是SAR(合成孔径雷达)图像)在农业上 的应用主要是进行农作物类型的识别区分,对农作物的健康状 况进行监测,提取农作物的种植面积信息从而可以对最终的产 量进行估算[3]。
2.1 微波遥感应用的农业分析 首先,由于不同的农作物以及不同的农田状态其微波发 射不同,而且对于不同的波长、频率、探测角以及极化方式, 地物在雷达影像上所表达的信息就不一样。从农业目标返回到 仪器上的辐射特征则主要取决于生物量的大小、介电常数(主 要与农业目标物的含水量紧密相关)和植物的几何形态。因 此,农作物对微波的后向散射情况,是决定于作物的形态和大 小,而这又取决于作物的种类和物候年龄。基于这些理论,可 以对农作物进行类别识别。加拿大遥感中心研究发现,用X波 段(波长2.4-3.8cm)探测,对农作物类别可提供良好的区分。 北京农业大学微波课题组在观测玉米微波特性时看到,在玉米 生长的旺盛阶段,总的特征是:微波的各主要波段内,其微波 的发射能力与其生物量成正比。美国堪萨斯大学在深入研究土 壤的微波后向散射时指出:用C波段(波长为3.8-7.5cm)同极 化方式和入射角为7-17度探测时,在忽略土壤粗糙度干扰条件 下,裸土的土壤湿度可以被很好地区分。这个研究组发现当仪 器特性与上述相似时,对有植被覆盖的土壤湿度分析时也是适 宜的。许多这方面的研究报告已经指出,由于农田土壤与作物 在微波发射与反射的特点,使用多波段,多极化方式进行探 测,对作物分类的探测会有很大改善。其次,利用微波遥感图 像可以对农作物的健康状态进行监测。影响作物生长的因素有 病虫害、干旱、洪涝以及暴风雨雪等,这些因素会改变农作物
微波遥感土壤湿度研究进展

Ab ta t As te i otn a tr i h x h n e p o e s b t e h oi at u fc d t e amo p e e ,si mosue sr c : h mp r t fco n te e c a g rc s ewe n t e sl e r s r e a h t s h r a d h a n ol i r t h s e e t o h a d s r c y rlg , e rmoin o w tr ,C- i u ai .T e u e o co a e r m t e s g h a f c n te l u a e h d oo y t e t f ae n f h o cr lt n h s mirw v c o f e oe sn i a n s d mo s ae h i p tn i o a u e ns o a g l b s i mos r .Mir w v e t e sn a u e s i mos r l e n t td ter o e t l fr me s rme t f lre g ol ite r a i u co a e rmoe s n ig me r ol ite a s u l
b s tc n q e i o lmosu a u me t. e t e h iu n s i itr me s r n s e e
K y w rsMio aer o es gSi m iu ;ytecae u aa(A e od : c w v m t sni ;o o t Snht pr r rdrS R) r e e n l sr e i te
业、 质、 地 土地动 态监测 、 环境 、 水文 、 海洋 、 灾害 、 测绘
基于遥感的土壤水分监测研究

基于遥感的土壤水分监测研究在农业生产、水资源管理以及生态环境保护等众多领域中,土壤水分都扮演着至关重要的角色。
准确、及时地监测土壤水分含量的变化,对于优化灌溉策略、提高农作物产量、预防干旱灾害以及维护生态平衡等方面都具有重要意义。
传统的土壤水分监测方法往往存在着诸多局限性,如费时费力、代表性不足以及难以实现大面积同步监测等。
随着遥感技术的不断发展,基于遥感的土壤水分监测逐渐成为了一种高效、便捷且具有广阔应用前景的手段。
遥感技术之所以能够用于土壤水分监测,主要是基于土壤对不同波长电磁波的反射、吸收和发射特性。
当电磁波照射到土壤表面时,其与土壤中的水分相互作用,导致电磁波的能量和特征发生改变。
通过分析这些变化,就能够反演出土壤水分的含量。
常见的用于土壤水分监测的遥感数据源包括可见光近红外遥感、热红外遥感以及微波遥感等。
可见光近红外遥感主要通过监测土壤的光谱反射特征来间接推算土壤水分。
然而,这种方法受到土壤质地、粗糙度以及植被覆盖等因素的较大影响,其监测精度相对较低。
热红外遥感则是基于土壤的热惯量与水分含量之间的关系来进行监测。
土壤水分含量越高,其热惯量越大,温度变化相对较小。
但热红外遥感容易受到大气条件和地表温度日变化的干扰,应用也存在一定的限制。
相比之下,微波遥感在土壤水分监测方面具有独特的优势。
微波能够穿透一定深度的土壤,并且对土壤水分含量的变化极为敏感。
其中,主动微波遥感(如合成孔径雷达 SAR)通过发射微波脉冲并接收后向散射信号来获取土壤水分信息。
被动微波遥感(如微波辐射计)则通过接收土壤自然发射的微波辐射来反演土壤水分。
微波遥感不受天气条件的影响,能够实现全天候的监测,但其空间分辨率相对较低。
在基于遥感的土壤水分监测中,数据处理和反演算法是关键环节。
常用的数据处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正等,以消除各种误差和干扰,提高数据质量。
反演算法则是将经过处理的数据转化为土壤水分含量的具体数值。
土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究
目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1研究意义 (1)1.2旱情与干旱的概念、描述指标 (4)1.3干旱的危害 (5)1.4我国干旱的特点、分布状况 (7)1.5常用的干旱分等定级方法 (10)1.6目前针对干旱及土壤水分的监测方法 (11)第二章国内外土壤水分遥感监测研究进展情况 (12)2.1国外遥感监测土壤水分发展状况 (12)2.2国内遥感监测土壤水分发展状况 (13)第三章遥感监测土壤水分的理论基础 (15)第四章遥感干旱监测及土壤水分监测的方法介绍 (17)4.1 基于地表温度的遥感干旱监测方法 (17)4.1.1热惯量法 (17)4.1.2表观热惯量植被干旱指数 (19)4.1.3条件温度指数法 (20)4.1.4归一化差值温度指数 (20)4.2 基于植被指数的遥感干旱监测方法 (21)4.2.1简单植被指数 (22)4.2.2比值植被指数 (22)4.2.3归一化植被指数 (22)4.2.4增强植被指数 (23)4.2.5条件植被指数 (24)4.2.6距平植被指数 (24)4.3 基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法 (26)4.3.1条件植被温度指数 (26)4.3.2 温度植被旱情指数 (27)4.3.3植被温度梯形指数 (29)4.3.4作物缺水指数法 (30)4.4基于红外的遥感干旱监测方法 (32)4.4.1垂直干旱指数法 (32)4.4.2修正的垂直干旱指数法 (33)4.5 微波遥感法 (35)4.5.1被动微波遥感监测土壤水分 (35)4.5.2 主动微波遥感监测土壤水分 (36)4.6 高光谱法 (38)第五章主要方法的分析与比较 (40)第六章结论与展望 (42)参考文献 (45)土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究摘要干旱作为我国频发的气象灾害之一,其持续时间长,波及范围,涉及领域之广,对我国的国民经济造成严重影响,特别是农业生产损失惨重。
遥感监测土壤水分研究综述
就尝
演土壤水分具有相当大的优势。其方法和理论依据 就是建立在遥感参数和土壤水分 之间的相互关系 上, 通过记录土壤反射特定波段的发射率或者土壤 的发射率来迅速地分析和获取土壤水分数据。遥感 手段还能解决传统方法不能很好解决的土壤水分的 空间分布和时间变化制图。与传统的土壤水分监测 方法相比, 飞速发展的遥感技术手段监测土壤水分 具有许多不可替代的优势, 包括快速、 实时、 长时期 动态大区域监测以及良好的时间空间分辨率。因此 利用遥感手段已成为监测大区域范围内土壤水分时
潇 ( 1980~ ) , 男 , 博士研究生 , 主要从事国土资源与生态环境遥感研究。 E -mail : wshaw@ 263. net
收稿日期 : 2005- 10- 20; 收到修改稿日期 : 2006- 06- 12
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土
壤
学
报
44 卷
MODIS 数据的普遍应用, 光学和热红外波段的遥感 反演方法也日趋成熟。目前 , 国外有学者结合可见 光、 近红外与热红外的信 息, 使用 归一化植被指数 ( NDVI) 和陆地表面温度 ( LST ) , 构建 NDVI -LST 空间 来反演土壤水分。 国内开展土壤水分遥感监测实验研究比国外大 约晚 10 年以上 , 大体上从 20 世纪 80 年代中期才开 始起步。在使用可见光 / 近红外与热红外波段监测 土壤水分的遥感模型及其应用方面 , 国内发展迅速 , 而且 工 作 重 点 体 现 在 利 用 NOAA/ AVHRR 以 及 MODIS 数据进行土壤水分或干旱的宏观监测以及实 际应用研究[ 10~ 12] 。徐彬 彬[ 13~ 15] 在宁芜 试验场做 了大量的土壤水分研究的开创性工作, 研究了土壤 水分对土壤反射光谱的影响 , 进行了土壤水分遥感 的前期光谱研究工作 , 发现土壤含水量的增加 , 会降 低光谱反射率, 特别是在红及红外波段。张仁华[ 16] 提出了一个考虑地表显热通量及潜热通量的热惯量 模式; 隋洪智等[ 17] 通过简化能量平衡方程 , 直接使 用卫星资料推算出一个被称为表观热惯量 ( ATI) 的 量, 并以此量与土壤水分建立关系式来监测旱灾; 肖 乾广等 [ 18] 从土壤的热性质出发, 在求解热传导方程 的基础上引入了 / 遥感土壤水分最大信息 层0 的概 念, 并以此理论建立了多实相的综合土壤湿度统计 模型 ; 辛景峰等[ 19] 利用 NOAA -AVHRR 数据集, 研究 了土壤湿度与地表温度 / 植被指数的斜率的定量关 系; 齐述华等[ 20] 利用水分亏缺指数 ( WDI) 进行了全 国旱情监测研究 ; 张振华等[ 21] 利用较为成熟的作物 缺水指数方法对于冬小麦田的土壤含水量进行了估 算。 112 微波遥感 在被动微波遥感领域 , 20 世纪 70 年代初 , 美国 国家航空航天局 ( NASA) 在亚历山大农田进行了航 空微波辐射计飞行试验, 同步观测了 0~ 15 cm 的土 壤湿度, 并对试验数据进行了分析 , 发现亮度温度与 土壤湿度 ( 质量百分比) 具有较好的线性相关。随着 卫星微波遥感数据的有效利用 , 一些研究者建立了 降雨指数 API 和微波极化差异指数( Microwave Polar ization Difference Index) 等土壤湿度指示因子与土壤 亮度温度之间的线性关系。Njoku 等[ 22] 基于辐射传 输方程 , 建立亮度温度与土壤湿度等参数的非线性 方程, 然后用迭代法和最小二乘法解非线性方程求 出土 壤 湿 度。 而 最 终 美 国 Njoku 的 算 法 成 为 AMSR/ E 土壤水分反演的标准算法。 在主动微波遥感领域, 合成孔径雷达 ( SAR) 已
基于微波遥感和陆面模型的流域土壤水分研究
被动微 波遥感 方 法 的理 论基 础主 要是基 于传 感
器 获取 的亮 度温度 与土 壤水 分之 间 的密切关 系 。此
外 , 响亮温 的主 要 因素还 有 地 面 温 度 、 影 植被 情 况 、
地 表粗糙 度等 。应 用 于 流 域研 究 时 , 常 是 基 于植 经 被覆 盖地 表 。此 时 的微波 辐射 测量土 壤湿 度 的有效
收稿 日期 : 0 7 1 2 2 0 一O - 6 修订 日期 : 0 7 3 6 2 0 一O —1
张钟 军[ 提 出 了一种基 于 光线跟 踪原 理 的双矩 阵算 3
法 的微 波辐 射模 型 , 更 准 确 地 描述 植 被对 下 垫 面 能
摘 要 : 壤 水 分 是 陆地 水 文 的重 要 因子 。微 波 遥 感 是 测 量 土 壤 水 分 的 一 种 重 要 方 法 。本 文 总结 了基 于 微 波 土 遥 感 和 陆 面模 型 的土 壤 水 分 监 测 方 法 , 括 被 动 微 波 法 、 动 微 波 法 、 包 主 主被 动微 波 结 合 法 、 面模 型模 拟 法 和 数 据 陆 同化 法 五种 。被 动 微 波 对 表 面 土 壤 水 分 敏 感 , 其 空 间分 辨 率 低 ; 动微 波 具 有 较 好 的分 辨 率 但 运 作 费 用 也 较 但 主 高; 主被 动微 波 结 合 则 能 够 充 分 利 用 各 自的优 势 。 陆 面模 型在 研 究 中也 有 重要 作 用 , 过 模 型 模 拟 能 够 得 到 根 区 通 土壤 水 分 。而 将 观 测 值 同化 到模 型 的 数 据 同化 法 , 能极 大 的提 高 土 壤 水 分 估 计 的 能 力 。 通 过 比 较 , 出数 据 同 则 指 化是 最 有 前 景 的研 究 领 域 。
农业旱灾监测中土壤水分遥感反演研究进展
15卷6期2006年12月自 然 灾 害 学 报JOURNAL OF NAT URAL D I S ASTERS Vol .15,No .6Dec .2006收稿日期:2006-03-07; 修订日期:2006-07-10 基金项目:国家自然科学基金资助项目(30571078);国家社会公益研究项目(2004D I B 4J154,2005D I A 3J032);国家科技支撑计划课题(2006BAD04B07) 作者简介:闫峰(1973-),男,江苏连云港人,博士研究生,主要从事环境遥感、地理信息系统和灾害学研究.文章编号:100424574(2006)0620114208农业旱灾监测中土壤水分遥感反演研究进展闫 峰1,2,覃志豪1,3,李茂松2,王艳姣4,5(1.南京大学国际地球系统科学研究所,江苏南京210093; 2.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京100081;3.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;4.中国科学院大气物理研究所,北京100029; 5.中国气象局国家气候中心,北京100081)摘要:土壤水分是农业干旱监测最重要的指标之一。
文章全面回顾了光学遥感和微波遥感土壤水分遥感反演进展,重点讨论了各种反演方法的优点和不足。
光学遥感中,热惯量法和作物缺水指数法可分别较好地应用于裸露地和作物覆盖地的土壤水分监测;距平植被指数、植被条件指数采用了植被指数因子实现农业旱情监测,温度植被指数、植被供水指数和条件植被温度指数同时考虑了作物植被指数和地表温度。
微波遥感被认为是当前土壤水分监测中最有效的方法。
主动微波遥感空间分辨率较高,但对土壤粗糙度和植被敏感;被动微波遥感空间分辨率低,重访周期短,对大尺度农业旱灾监测具有较大潜力。
为提高农业旱灾监测中土壤水分遥感反演的精度和效率,采用光学遥感和微波遥感的结合可能是较为实际的方法。
关键词:农业旱灾;土壤水分;遥感;光学;微波中图分类号:TP79;S152.7;S423 文献标识码:AProgress i n so il m o isture esti m a ti on from rem ote sen si n gda t a for agr i cultura l drought m on itor i n gY AN Feng 1,2,Q I N Zhi 2hao 1,3,L IMao 2s ong 2,WANG Yan 2jiao 4,5(1.I nternati onal I nstitute for Earth Syste m Science,Nanjing University,Nanjing 210093,China; 2.I nstitute of Envir onment and SustainableDevel opment in Agriculture,Chinese Acade my of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China; 3.I nstitute of Agr o 2Res ourcesand Regi onal Planning,Chinese Acade my of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China; 4.The I nstitute of A t m os phericPhysics,Chinese Acade my of Sciences,Beijing 100029,China; 5.Nati onal Cli m ate Center,China Meteor ol ogical Adm inistrati on,Beijing 100081,China )Abstract:Soil moisture is one of the most i m portant indices for agricultural dr ought monit oring .I n this paper we p resent a comp rehensive revie w f or the p r ogress in re mote sensing of s oil moisture,with f ocus on discussi on of the method details and p r oble m s existing in s oil moisture esti m ati on fr o m re mote sensing data .Ther mal inertia and cr op water stress index (C W SI )can be used t o s oil moisture esti m ati on of bare s oil and vegetati on envir on ments res pec 2tively .Anomaly vegetati on index (AV I )and vegetati on conditi on index (VC I )are another alternative methods for s oil moisture esti m ati on with nor malized difference vegetati on index (NDV I ).Both NDV I and land surface te mpera 2ture (LST )are considered in te mperature vegetati on index (T V I ),vegetati on supp ly water index (VS W I )and vegetati on te mperature conditi on index (VTC I ).M icr owave re mote sensing is the most effective technique f or s oil moisture esti m ati on .Active m icr owave can p r ovide high s patial res oluti on but is sensitive t o s oil r ough and vegeta 2ti on .Passive m icr owave has a l ow res oluti on and revisit peri od but it has more potential for large scale agriculturaldr ought monit oring .I ntegrati on of op tical and m icr owave re mote sensings may be the p ractical method of dr ought monit oring in both accuracy and efficiency .Key words:agricultural dr ought;s oil moisture;re mote sensing;op tics;m icr owave农业旱灾是世界上最常见、影响最大的气候灾害,不但直接造成了粮食减产和经济损失,而且严重影响了农业的可持续发展和社会的稳定。
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微波遥感技术监测土壤湿度的研究土壤湿度是描述土壤水分状况的重要参数,对于农业生产、水资源管理和地球系统科学等领域具有重要意义。
传统的土壤湿度监测方法通常依赖于现场采样和实验室分析,这些方法不仅费时费力,而且难以实现大范围、实时性的监测。
近年来,微波遥感技术的发展为土壤湿度的监测提供了一种新的解决方案。
本文将介绍微波遥感技术监测土壤湿度研究的现状、技术原理、实验方法、实验结果和实验讨论,以期为未来相关研究提供参考。
微波遥感技术监测土壤湿度具有许多优点。
微波信号对水分子具有独特的敏感性,可以准确反映土壤水分状况。
微波遥感技术具有穿透性强、不受云层和恶劣天气条件影响的特点,可以实现全天候、大范围的监测。
然而,目前微波遥感技术监测土壤湿度仍存在一些不足之处,如受土壤类型、地表覆盖物和气候条件等因素影响,以及缺乏统一的定标方法和数据产品标准。
微波遥感技术监测土壤湿度的原理主要基于微波的传播、反射和吸收特性。
当微波信号遇到湿润的土壤表面时,部分信号会被反射回来,而另一部分信号会穿透土壤并被土壤中的水分子吸收。
通过对反射和吸收的微波信号进行测量和处理,可以反演得到土壤湿度信息。
土壤中的有机质、含盐量和质地等成分也会对微波信号的传播和反射产生影响,因此在实际应用中需要考虑这些因素对土壤湿度监测结果的影响。
实验设计:本文选取了农田、森林和草原三种不同类型的土壤进行实验,以研究不同土壤类型对微波遥感技术监测土壤湿度的影响。
实验中使用了X波段和Ku波段的微波辐射计对土壤表面进行测量,并收集了同步的气象数据和土壤样本。
数据采集:在每个土壤类型中选取5个典型点进行测量,每个点连续测量5次,以取平均值减小测量误差。
在每个测量点收集同时段的气象数据,包括气温、相对湿度、风速等。
还采集了每个点的土壤样本,用于实验室分析。
数据处理:对采集的微波辐射计数据进行预处理,包括去除噪声、滤波等,以提高数据质量。
利用反演算法对滤波后的数据进行处理,得到每个测量点的土壤湿度值。
同时,将实验室分析的土壤样本数据与微波遥感技术监测结果进行对比,以验证其准确性和可靠性。
通过对实验数据的分析,发现微波遥感技术能够准确监测不同类型土壤的湿度状况。
实验数据显示,X波段和Ku波段的微波辐射计对土壤湿度的监测结果具有较好的一致性。
同时,对比实验室分析的土壤样本数据,发现两者之间的误差较小,说明微波遥感技术监测土壤湿度具有较高的准确性。
实验数据还呈现出土壤湿度与气温、相对湿度等气象因素的相关性,这为进一步利用微波遥感技术进行土壤湿度的预测提供了参考。
本实验结果表明微波遥感技术监测土壤湿度具有较高准确性和实时性,同时具有一定的适用性。
然而,实验过程中也存在一些不足之处,例如受天气条件和土壤类型等因素的影响,可能导致部分数据的准确性下降。
未来研究可以针对这些问题展开进一步探讨,例如优化数据处理算法以提高监测结果的准确性、研究不同因素对微波遥感技术监测结果的影响机制等。
同时,建立更加完善的定标体系和数据产品标准也是未来研究的重要方向。
本文通过对微波遥感技术监测土壤湿度研究的现状、技术原理、实验方法和实验结果进行分析和讨论,得出以下微波遥感技术监测土壤湿度具有许多优点,如准确性高、实时性强、适用范围广等,对于农业生产、水资源管理和地球系统科学等领域具有重要意义。
目前微波遥感技术监测土壤湿度仍存在一些不足之处,如受土壤类型、地表覆盖物和气候条件等因素影响,以及缺乏统一的定标方法和数据产品标准。
摘要:本文提出了一种基于被动微波遥感的东北地区土壤湿度高精度反演方法。
该方法利用被动微波遥感技术,结合微波辐射传输模型和反演算法,实现了对东北地区土壤湿度的精确测量。
本文不仅介绍了被动微波遥感在土壤湿度反演中的应用,还分析了现有方法的优缺点,并阐述了高精度反演方法的研究现状和发展趋势。
引言:东北地区是我国重要的农业生产基地,拥有丰富的土地资源。
然而,土壤湿度是影响农作物生长的重要因素之一,因此对土壤湿度的精确测量是提高农业生产效率的关键。
传统的土壤湿度测量方法需要耗费大量人力物力,无法实现大范围、快速、准确的测量。
被动微波遥感作为一种新型的遥感技术,具有穿透能力强、对土壤湿度敏感等优点,为土壤湿度的测量提供了新的途径。
文献综述:被动微波遥感在土壤湿度反演中具有广泛的应用。
国内外学者针对被动微波遥感在土壤湿度反演中的方法进行了深入研究。
主要方法包括基于辐射传输模型的反演方法和基于图像处理技术的反演方法等。
这些方法在不同程度上取得了成功,但仍存在一定的局限性。
其中,基于辐射传输模型的反演方法需要已知土壤介电常数等参数,而基于图像处理技术的反演方法则受到图像分辨率和气象条件等因素的影响。
研究方法:本文提出了一种基于被动微波遥感的东北地区土壤湿度高精度反演方法。
收集东北地区典型土壤类型的相关数据,包括土壤含水率、介电常数等;建立适用于东北地区的微波辐射传输模型,并采用优化算法实现对模型的参数估计;将微波辐射传输模型与反演算法相结合,实现东北地区土壤湿度的精确测量。
实验结果与分析:通过对东北地区实际数据的实验分析,本文所提出的方法取得了显著的成果。
在准确性和精度方面,该方法明显优于传统测量方法。
本文还对实验结果进行了深入分析,发现该方法在不同土壤类型和气候条件下均具有较好的适用性。
结论与展望:本文所提出的基于被动微波遥感的东北地区土壤湿度高精度反演方法,实现了对东北地区土壤湿度的快速、准确测量。
然而,该方法仍存在一定的局限性,例如对于复杂地形和特殊土壤类型的适用性仍需进一步验证。
未来研究方向可以包括:(1)研究适用于更广泛区域的微波辐射传输模型;(2)探索更加优化的反演算法;(3)将该方法应用于实际农业生产中,以提高农业生产效率。
随着人类活动的不断增加,环境污染问题日益严重。
为了有效监测环境污染,遥感技术作为一种新型的监测手段,已经在环境污染监测中得到了广泛的应用。
本文将围绕遥感技术在环境污染监测中的应用展开讨论。
遥感技术是指利用远距离探测技术,获取地球表面各种现象的信息,并对这些信息进行处理和分析的一种技术。
遥感技术的基本原理是利用电磁波的反射、吸收、辐射和散射等现象,实现对地球表面目标的探测。
常见的遥感技术包括成像光谱仪、合成孔径雷达、光学传感器、气溶胶探测器等。
遥感技术在水质监测方面的应用主要是通过测量水体的光谱特性,判断水体中的污染物质。
不同物质在光谱上存在差异,遥感技术可以利用这一差异,实现对水体中污染物质的识别和监测。
例如,遥感技术可以检测水体中的悬浮物、油污、重金属离子等污染物质,并通过对光谱信息的处理和分析,计算出污染物质的含量。
遥感技术在空气污染监测方面的应用主要是通过测量大气的光谱特性,判断大气中的污染物。
常见的大气污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等。
遥感技术可以通过测量大气的吸收光谱和散射光谱,计算出大气中的污染物浓度。
遥感技术还可以利用气溶胶探测器等设备,实现对大气中气溶胶粒子的测量,判断空气污染的程度。
遥感技术在噪声污染监测方面的应用主要是通过测量声波的振动幅度和频率,判断噪声的来源和强度。
遥感技术可以利用声学传感器等设备,实现对环境噪声的监测。
例如,在道路交通噪声监测中,遥感技术可以通过测量交通噪声的强度和频率,判断交通噪声对周边环境的影响程度,为城市规划和噪声治理提供依据。
高分辨率:遥感技术可以获取高分辨率的环境数据,能够准确反映环境污染的细节和分布情况。
快速:遥感技术可以实现快速监测,能够在短时间内获取大量的环境数据,提高监测效率。
大范围:遥感技术可以实现对大范围的区域进行监测,能够获取全面的环境数据,有利于掌握环境污染的整体情况。
实时性:遥感技术可以实时监测环境变化,能够及时响应环境污染事件,为环境保护提供及时的决策支持。
随着遥感技术的不断发展,其在环境污染监测中的应用也将越来越广泛。
未来,遥感技术将与其它监测技术相结合,形成更为强大的监测体系。
随着大数据等技术的发展,遥感技术将在环境污染监测中实现更为精准的预测和更加智能化的决策支持。
遥感技术在环境污染监测中发挥着越来越重要的作用,为环境保护提供了重要的技术支撑。
随着科技的进步,遥感技术在环境污染监测中的应用将不断拓展和深化,为人类创造更加美好的环境做出更大的贡献。
汽轮机作为现代火力发电厂的核心设备之一,其运行状态直接影响到发电厂的效率和安全性。
其中,汽轮机排汽湿度是反映汽轮机运行状态的重要参数之一。
为了实现汽轮机排汽湿度的准确测量,本文研究了微波谐振腔测量技术在汽轮机排汽湿度测量中的应用。
当前,汽轮机排汽湿度的测量主要依赖于传统的测量方法,如电导率测量法和露点温度测量法等。
然而,这些方法都存在一定的局限性,如精度低、稳定性差、响应时间慢等问题。
近年来,随着微波技术的不断发展,越来越多的研究者开始探索微波测量技术在汽轮机排汽湿度测量中的应用。
微波谐振腔测量技术是一种利用微波谐振腔的谐振特性来测量物质含量的技术。
在微波谐振腔中,微波信号会在腔内来回反射,与样品相互作用并引起微波频率的移动。
通过测量微波频率的移动量,可以推算出样品的介电常数和电导率等参数,进而计算出汽轮机排汽湿度。
本研究设计了如下实验方案:搭建一个微波谐振腔系统,包括微波源、谐振腔、放大器、信号处理器等;将待测气体导入微波谐振腔中,与微波信号相互作用并记录下微波频率的移动量;根据微波频率移动量和气体的介电常数、电导率等参数之间的关系,计算出汽轮机排汽湿度。
实验结果表明,利用微波谐振腔测量技术测量汽轮机排汽湿度具有较高的准确性和稳定性。
在实验条件下,测得的湿度值与实际值之间的误差小于±0%,且重复性较好。
同时,该方法具有快速响应和抗干扰能力强等优点,有望为汽轮机排汽湿度的在线监测提供有效手段。
本文研究了汽轮机排汽湿度微波谐振腔测量技术,通过实验验证了该方法具有较高的准确性和稳定性。
然而,受限于实验条件和时间等因素,本研究仍存在一些不足之处,例如尚需对不同种类和浓度的蒸汽进行更为详细的研究,以提高方法的实用性。
为了更好地实现实时监测,后续研究可以进一步优化实验系统,提高测量灵敏度和响应速度。
展望未来,汽轮机排汽湿度微波谐振腔测量技术具有广阔的应用前景。
除了在火力发电厂领域,该技术还可应用于其他工业过程中的湿度监测,如化学反应、生物发酵等。
同时,随着智能化和物联网技术的快速发展,可以利用无线通信和远程监控等技术手段实现远程实时监测,提高监测效率和准确性。
因此,进一步深入研究汽轮机排汽湿度微波谐振腔测量技术及其应用,对于实现工业过程的关键参数监测和控制具有重要意义。
作物病虫害是农业生产中的重要问题,对其监测和防治是保证农业高产稳产的关键措施。
随着科学技术的发展,遥感技术逐渐被应用于作物病虫害监测领域,为农业生产和病虫害防治提供了新的解决方案。