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为了更好地进行土壤水分反演,发展了一种基于ALOS/PALSAR数据、利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)反演土壤水分的方法.首先,根据研究区实际情况,利用AIEM和Oh模型模拟了试验区裸土区的后向散射特性,建立了后向散射系数与地表粗糙度之间的关系;然后,考虑到研究区地表粗糙度几乎没有变化这一情况,设定了地表粗糙度对后向散射系数的影响为常量;在此基础上,分别利用ANFIS,BP神经网络、多元线性回归和多元非线性回归方法构建了裸土区土壤水分的反演模型,并利用野外实测数据对模型进行了验证.研究结果表明,采用ANFIS方法构建的模型反演精度最高,其均方根误差为0.030,相对误差为14.5％.因此,可以利用ANFIS方法反演裸土区的土壤水分含量,其反演结果具有较高的精度. 相似文献
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时序双极化SAR开采沉陷区土壤水分估计 总被引：1，自引：0，他引：1
开采沉陷地质灾害诱发矿区生态环境恶化的关键因子是土壤水分变化。研究提出了一种利用Sentinel-1A双极化SAR和OLI地表反射率数据联合反演土壤含水量的方法,即基于归一化水体指数(NDWI)反演植被含水量;采用Water-Cloud Model(WCM)模型消除植被对Sentinel-1A后向散射系数产生的影响,将其转化为裸土区的后向散射系数;利用基于AIEM模型和Oh模型建立的经验模型反演研究区地表参数,并用OLI光学反演结果进行验证;最后比较了开采沉陷区内外土壤水分含量。研究表明:(1)与基于OLI的土壤水分监测指数(SMMI)的土壤水分含量反演结果相比,两种极化方式中VH极化反演的水分结果具有更好的一致性,且两种极化方式反演结果也表明荒漠化草原区比黄土丘陵沟壑区反演效果更好,说明地形对后向散射的影响不可忽略。(2)在2016年内72期数据中,VH极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有41期,所占比例为57%;VV极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有36期,所占比例为50%,且不同矿区内的沉陷区受到的影响不同。说明开采沉陷造成的地表粗糙度的增加会对地表土壤水分产生负面影响,但不同矿区之间又有差异。 相似文献
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一种裸露土壤湿度反演方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。 相似文献
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Envisat-1双极化雷达数据建模及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
根据欧空局Envisat-1卫星上ASAR传感器的系统参数和双极化特点，利用AIEM模型模拟，建立了裸露地表同极化后向散射模型和粗糙度参数计算模型。前者把同极化总后向散射系数表达成人射角和两个地表参数（土壤水分和粗糙度）的函数；后者给出了用双极化雷达数据计算粗糙度的方法。把这两个模型结合，用于土壤水分反演，分别用模拟数据和实测数据验证，良好的结果证明了这两个模型的可靠性和实用性。双极化后向散射模型的建立，将为以后PALSAR（日本）和RADARSAT-2（加拿大）多极化雷达数据的应用打下基础。 相似文献
5.
以北京市为研究区域,联合使用光学遥感数据和雷达数据,对植被覆盖区地表土壤水分进行反演研究。在利用同期光学数据提取出归一化水分指数(normalized differential water index,NDWI)之后,利用water-cloud模型去除植被层在土壤水分后向散射中的贡献,然后考虑到地表粗糙度,在构建后向散射数据库的基础上分别利用HH和HV极化方式的后向散射系数构建土壤水分反演模型,并对反演结果进行对比研究。结果表明,采用HH极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.044,相对误差为15.5%;采用HV极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.057,相对误差为20.3%;相比而言,HH极化的反演效果更好。 相似文献
6.
针对土壤水分反演经验模型使用范围受限、而理论模型相对复杂的问题,该文利用积分方程模型及经验相关长度定标模型,分析均方根高度、地表相关长度、土壤体积含水量对雷达后向散射系数组合的影响;结合RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,构建研究区均方根高度反演模型;将该模型与Dubois模型、介电模型进行结合以反演表层土壤含水量,并对反演值进行线性校正,最终实现裸土区表层土壤水分反演。实验结果表明,HH、VV极化下土壤水分实测值与反演值绝对误差在0.06内的点数分别达到总点数的78%和68%,证明该方法具有一定的可靠性和实用性,可为地表均方根高度、土壤水分反演提供方法和借鉴。 相似文献
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地基雷达的微波面散射模型对比与土壤水分反演 总被引：1，自引：1，他引：0
为了探究地基合成孔径雷达(c GBSAR)后向散射信号的时空变化规律和研究雷达土壤水分反演的影响因素,在内蒙古闪电河流域的昕元牧场站进行了地基雷达观测试验,本文结合以上观测试验的地基雷达数据进行波段、入射角度、极化通道3个雷达参数以及地表粗糙度参数对雷达的后向散射系数影响的分析,然后利用以上分析结果选择地表微波面散射模型,最后利用选定的地表微波面散射模型构建人工神经网络数据集来反演地表土壤水分。结果表明:(1)在地基雷达视场内,各地表微波面散射模型的模拟结果与地基雷达实测的L波段全极化数据拟合效果最佳的是AIEM-Oh模型。(2)通过对20°—60°范围内的雷达入射角度的AIEM-Oh模型后向散射系数模拟的绝对残差分析发现,雷达入射角为25°、41°和53°时模拟结果最接近雷达实测值。(3)最后通过分析土壤水分反演结果发现,当雷达入射角度为41°时的土壤水分反演精度最高,相关系数R是0.8080,RMSE是0.0385 m~3m~3。本文的结论是雷达后向散射信号受到雷达入射角度和地表粗糙度相互作用的影响,因此通过考虑地表粗糙度来合理的选取雷达入射角能够提高土壤水分的反演精度。 相似文献
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植被覆盖地表土壤水分遥感反演 总被引：14，自引：2，他引：12
以地域特色突出的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,联合使用雷达数据和光学遥感数据,对干旱区绿洲土壤和植被水分信息进行提取。在同期光学遥感影像数据提取植被归一化差分水分指数基础上,利用"水-云模型"从雷达数据总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系,相关系数为HH极化R2=0.5227,HV极化R2=0.3277。结果表明利用C波段HH极化雷达影像数据结合光学影像数据,进行干旱半干旱地区棉花、玉米等农作物种植区地表土壤水分反演时,在中等覆盖条件下去除植被影响有较好的效果。 相似文献
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提出了一种基于微波双极化数据的土壤水分反演经验模型,该模型引入了新的综合粗糙度参数Rs=S2/L(1/2)来描述地表粗糙状况,将两个粗糙度参数均方根高度S和相关长度L合二为一,因而模型的未知量仅为Rs与法向菲涅尔反射系数Г0。基于AIEM模型数值模拟,建立了后向散射系数与Rs、Г0的经验关系,并利用两个极化的微波数据同时反演得到粗糙度参数Rs和Г0,进而得到地表土壤水分。实测数据表明,该模型反演的土壤水分与地表实测值相关性较高(R2=0.681,RMS=0.043),在土壤水分反演方面具有较大的潜力。 相似文献
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合成孔径雷达反演裸露地表土壤水分的新方法 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)反演裸露地表土壤水分的经验模型,该模型同时考虑了均方根高度S和相关长度L的影响,并将两个粗糙度参数合二为一,然后利用VV和VH极化的后向散射系数即可反演得到土壤水分。通过实测数据对模型进行了验证,发现在θ020°时,模型反演值与模拟值有着良好的相关关系(R2=0.71)。该模型在不需要测量地面粗糙度的情况下可以反演得到比较好的土壤水分精度,尤其适用于地表情况复杂、难以精确测量的地区。 相似文献
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双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分 总被引：1，自引：0，他引：1
为了较高精度地获取大范围地表土壤水分,提出一种基于双极化合成孔径雷达数据的裸露地表土壤水分反演模型即非线性方程组,通过改进的粒子群算法求解非线性方程组从而得到土壤水分。首先通过AIEM模型数值模拟和回归分析,得到一种新的组合粗糙度,然后模拟分析得到土壤水分与雷达后向散射系数的关系,从而建立雷达后向散射系数与组合粗糙度、土壤水分的经验关系。利用ASAR C波段双极化雷达数据,基于经验关系和改进的粒子群算法即可实现土壤水分的反演。经过黑河流域实测土壤水分数据对模型进行验证,反演结果与实测数据具备良好的相关性(R~2=0.778 6)。与以往同一区域研究成果比较,文中的方法反演精度有所提高,更适用于裸露地表土壤水分反演。 相似文献
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S. Saran G. Sterk P. J. van Oevelen V. K. Dadhwal 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2012,40(3):541-550
Soil moisture estimation is considered to be one of the important parameters in hydrological studies. The extraction of information on near surface soil moisture from the synthetic aperture radar is well established. The available Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) data onboard ENVISAT with multi-incidence and multi-polarization mode for soil moisture estimation on sloping terrain was investigated. Empirical models were developed to estimate near surface soil moisture in the fallow agricultural fields by incorporating the effects of surface roughness using multi-incidence angle ASAR data. Medium incidence angle (IS-4) with VV polarization of ASAR data had higher correlation coefficient to volumetric soil moisture content. The ratio of medium (IS-4) to high incidence (IS-6) angle could further reduce the effect of surface roughness. The effect of topography on the radar data is taken care by calculating local incidence angle derived from ASTER DEM data. The VV polarization in the sloping terrain provided better results in comparison to VH polarization. 相似文献
13.
This research letter presents preliminary results of mapping rice crop growth using ENVISAT advanced synthetic aperture radar (ASAR) alternating polarization HH/HV data. Four ASAR HH/HV images were collected in the early rice-growth cycle in the test site in 2006, and the temporal response of ASAR data to the rice field was analyzed. The height and biomass of rice were measured during acquisition of ASAR data, and empirical relationships were established between the backscattering coefficient and these two parameters. Based on the temporal variation of the radar response, a method for mapping a rice growth area was developed using the combination of ASAR HH and HV polarization data between two acquisition dates. The results confirm that C-band SAR data have great potential in the development of an operational system for monitoring rice crop growth in Southern China. 相似文献
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Nakamura K. Wakabayashi H. Uto S. Ushio S. Nishio F. 《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2009,6(2):277-281
To investigate the suitability of synthetic aperture radar (SAR) polarization data to estimate the sea-ice thickness in early summer in Lutzow-Holm Bay, Antarctica, we compared in situ ice thicknesses with the corresponding backscattering co-efficient for each polarization and the VV-to-HH backscattering ratio. The VV-to-HH backscattering ratio was derived from data acquired by ENVISAT Advanced SAR (ASAR). This ratio is related to the near-surface dielectric constant of the sea ice, which is, in turn, related to the developing process of ice and, thus, its thickness via changes in the near-surface sea-ice salinity. The sea ice encountered in the study area is close first-year pack ice and fast ice. For these old and relatively rough sea-ice types, the VV-to-HH backscattering ratio can be expected to depend on salinity-driven changes in the near-surface dielectric constant rather than changes of the surface roughness. We applied the empirical relationships between the ice thickness and the VV-to-HH backscattering ratio with the linear and logarithm fits to ASAR data. The linear fit gave the reliable result, with an rms error being 0.08 m and a correlation coefficient being 0.91, when compared to in situ fast-ice thickness. 相似文献
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Radar remote sensing has great potential to determine the extent and properties of snow cover. Availability of space-borne sensor dual-polarization C-band data of environmental satellite- (ENVISAT-) advanced synthetic aperture radar (ASAR) can enhance the accuracy in measurement of snow physical parameters as compared with single polarization data measurement. This study shows the capability of C-band synthetic aperture radar (SAR) data for estimating dry snow density over snow covered rugged terrain in Himalayan region. The snow density is an important parameter for the snow hydrology and avalanche forecasting related studies. An algorithm has been developed for estimating snow density, based on snow volume scattering and snow-ground scattering components. The radar backscattering coefficients of both horizontal–horizontal (hh) and vertical–vertical (vv) polarization and incidence angle are used as inputs in the algorithm to provide the snow dielectric constant which can be used to derive snow density using Looyenga's semi-empirical formula. Comparison was made between snow density estimated from algorithm using ENVISAT-ASAR hh and vv polarization data and the measured field value. The mean absolute error between estimated and measured snow density was found to be 0.024 g/cm3. 相似文献