被动微波遥感土壤水分反演精度与空间异质特征的相关性研究

Affected by spatial variation of many surface parameters, spatial heterogeneity of passive microwave remote sensing pixel is complex, and this complexity is a serious interference with the relationship between the spatial heterogeneity and soil moisture inversion error. The research on this relationship not only helps to explain the the inherent process of spatial heterogeneity affecting on large spatial scale satellite remote sensing inversion, but also reduces soil moisture estimation error caused by spatial heterogeneity and improve soil moisture accuracy from passive microwave remote sensing. This research optimizes the design of ground-controlled passive microwave remote sensing experiment and controls surface parameter's spatial pattern within antenna footprints of ground-based radiometer,and studies the effect of spatial heterogeneity on soil moisture inversion error based on SMOS and FY-3B soil moisture algorithms. Using AIEM model and microwave radiation transfer model,explain microwave radiation transfer process of heterogeneous surface, reveal the effect on soil moisture inversion accuracy of spatial heterogeneity, and establish the quantitative relationship between soil moisture estimation error and spatial heterogeneity indicator, thus correct soil moisture inversion error by the above relationship and improve soil moisture accuracy. Finally, take soil moisture of SMOS ground validation network as a reference, the effectiveness of the error correction algorithm at SMOS pixel scale is evaluated.

被动微波遥感像元空间异质性极为复杂，严重影响着土壤水分反演精度。研究像元内部参数的空间异质性与被动微波遥感土壤水分反演精度之间的关系，不仅有助于解释异质性影响大空间尺度卫星遥感反演的内在过程，而且能够降低由空间异质性引起的土壤水分反演误差，提高卫星遥感土壤水分产品的反演精度。 本项目研究通过优化设计地面可控被动微波遥感实验，控制天线足印内地表参量的空间格局变化，结合SMOS与FY-3B土壤水分产品反演算法，研究多参量空间异质性对土壤水分反演精度的影响，利用AIEM模型和辐射传输模型解释具有空间异质性的地表微波辐射传输过程，揭示空间异质性影响土壤水分反演精度的内在过程，建立空间异质性指标与土壤水分反演误差之间的定量关系，由此进行土壤水分反演误差修正，提高土壤水分反演精度。以SMOS地面验证网络站点土壤水分为参考数据集，验证本研究算法在改进卫星尺度土壤水分产品精度有效性。

受被动微波遥感器件与成像原理的限制，其空间分辨率约为几十公里（如SMOS 40 Km）。低空间分辨率特性决定了微波像元内部异质性的存在，这不仅增加了土壤水分高精度反演的不确定性，也给土壤水分产品的验证带来了困难。 为研究像元异质性对土壤水分反演精度的影响，本项目设计与开展了如下几项研究：1）土壤表面粗糙度的时间演变规律； 2）波段森林透过率观测及其影响因素分析；3） bP参数的非线性特征及其对土壤水分反演精度的影响；4）异质性植被像元微波辐射观测实验；5） 植被异质性对SMOS土壤水分反演误差的影响；6） 德惠实验区土壤水分验证。.通过这些研究取得了以下几项结果：1）利用植被特征的空间异质性指标（标准差、变程和基台值）能够显著改善土壤水分反演精度，基台值效果最优；2）无论是具有垄台结果与否，采用累积降雨量能够很好地预测土壤表面粗糙度的时间变化；3）随着植被生长bP参数具有非线性特征，这为土壤水分反演精度的再次提高奠定了基础；4）通过布设土壤水分无线观测网络，利用2016年实测数据证实了SMOS与SMAP土壤水分严重低估了我国东北地区农田土壤水分；5）开展了植被异质性的微波辐射观测实验，为后续研究积累了数据；6）基于东北典型森林类型、开展了森林区域微波亮温观测实验，也通过土壤水分的地面网络观测数据，验证了东北地区的土壤水分的不确定性并提出了基于有机质的改进方法。