基于SAR极化分解的农作物覆盖下土壤水分反演研究

Quantitative inversion of soil moisture in vegetated area is still the bottle-neck issue. The polarimetric scattering decomposition method will be introduced to achieve the separation of soil and vegetation’s scattering contribution from SAR observation, which is similar to atmospheric correction for atmospheric effect removal. And soil moisture retrieval will be based on soil scattering contribution instead of total scattering. Our study will focus on some key issues such as, the localization of polarimetric decomposition method in farmland scene, the quantitative model between surface scattering component and soil scattering contribution, the removal of vegetation effect and soil roughness effect. Not only the study will take the full advantage of SAR, and break through the limitation of soil moisture inversion under vegetation cover relying on little ground data, but also it will help to improve the accuracy on retrieving vegetation variables, and promote the development of quantitative inversion from SAR data. Meanwhile, study will also deepen our understanding in spatial and temporal distribution and change features of water cycle factors in farm ecosystem, and bring tremendous value for flood control and drought relief, agricultural production, water management, food and ecological security.

植被覆盖下土壤水分的定量反演一直是难以突破的瓶颈问题。研究拟引入SAR极化目标分解的方法，实现SAR观测中土壤和植被散射贡献的定量分离，类似于大气校正去除大气影响，去除植被带来的影响，仅用土壤散射贡献而不是总散射进行土壤水分的反演。研究将重点针对SAR极化分解方法在农田场景中的本地化、表面散射与土壤散射贡献的定量关系、植被和土壤粗糙度影响的去除等关键问题展开。研究不仅将有助于充分发挥极化SAR的优势，不依赖于地面参数，突破植被覆盖下土壤水分反演的难题，而且有助于提高SAR数据反演植被参量的精度，从而推动SAR定量反演的发展。同时研究还将深化农田生态系统中水循环要素时空分布与变化特征的认识，为防洪抗旱、农业生产、水资源管理与粮食和生态安全等领域带来巨大价值。

植被覆盖下土壤水分的定量反演一直是难以突破的瓶颈问题。作物散射与土壤散射贡献构成了农田场景SAR观测总后向散射。植被覆盖下土壤水分反演，生物量与土壤水分的估测相辅相成。基于此，本项目开展了如下研究工作：1）对历史数据进行了系统整理分析并总结了以往数据的不足；结合研究目标，在2个典型研究区组织并开展了多次星地同步农田参量SAR定量监测实验，总获取RadarSAT-2数据12景，GF3数据7景，以及同步地面实测数据，形成珍贵的完整配套SAR实验数据集；（2）利用覆盖整个作物生长过程的时间序列RadarSAT-2数据，结合植被散射模型与土壤散射模型，揭示了雷达后向散射强度特征以及极化特征等随作物生长的动态响应规律，分析了不同作物与土壤后续散射机制变化的原因和影响因素；（3）利用多时相全极化RadarSAT-2数据，通过与传统单极化与双极化SAR的对比，研究了极化特性在农田参数定量反演的重要性和必要性；提出了一种利用SAR极化特征结合水云模型来进行冬小麦覆盖下土壤水分反演的方法；（4）研究了利用全极化SAR数据定量反演油菜与小麦生物量的可行性；其次，通过简缩极化SAR数据的模拟，探索了简缩极化SAR特征在不同结构类型的作物生物量监测的潜力；（5）基于前述研究形成的技术方法，围绕作物播种日期、倒伏灾害、收割进度等，开展了极化SAR技术在农业监测中的应用。并针对新型国产GF-3 SAR卫星，开展了小麦与油菜生物量估测的应用研究。该项目围绕SAR的农田参量定量反演开展了较为系统的研究，充分挖掘和验证了SAR极化信息在定量监测中的作用，为SAR定量农业监测提供了方法参考，推动了SAR在农业监测中的应用。