一种植被覆盖区域的土壤湿度估计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种植被覆盖区域的土壤湿度估计方法及装置，属于电子、信息及光学遥感等领域，首先，借助星载GNSS‑R反射计数据构建总体后向反射系数和DDM反射功率关系；利用光学影像数据求解植被覆盖区域植被反射系数和衰减系数；融合星载GNSS‑R反射计数据总体后向反射系数和DDM反射功率的关系以及光学数据中植被信息，求解植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数和DDM反射功率关系；利用多个控制点土壤湿度的实测数据建立土壤湿度和DDM反射功率回归模型；以某点GNSS‑R数据DDM反射功率代入回归方程反演土壤湿度。本发明专利技术的实施是一次星载GNSS‑R反射计数据与多光谱遥感数据影像共同反演植被覆盖区域土壤湿度的有效融合。

A method and device for estimating soil moisture in the covered area

【技术实现步骤摘要】
一种植被覆盖区域的土壤湿度估计方法及装置
本专利技术属于电子、信息及遥感
，更具体地，涉及一种基于星载GNSS-R反射计与多光谱数据融合的土壤湿度估计方法及装置。
技术介绍
土壤湿度是一种全球水循环的重要状态参数，在农业灌溉、环境研究、自然灾害预警及水土治理等方面都起着至关重要的作用。目前测量土壤湿度的方法存在以下几种：传统的土壤水分的测量方法包括重量法、时域反射法、电容传感器、中子仪、电阻率仪、热脉冲传感器和光纤传感器等方法，这种实测方法优势在于测量精度大，并且可以除去植被影响。但是不足之处是定点测量，测量范围小，人工成本较高。地基测量方面包括最新发出的基于GPS多星三频数据融合的GNSS-IR土壤湿度反演方法，利用不同轨道、不同频率的差异性和互补性，提出了一种将GPS多星的L1，L2，L5频段数据加权融合进行联合反演的方法，虽然提高了测量精度，但是具有测量范围局限性的弊病，测量范围小，并且只考虑了裸土情况下土壤湿度的测量，没有加入植被考虑因素。在利用卫星遥感技术监测土壤湿度方面，主要方法有光学、热红外和微波遥感法等，而光学遥感法主要是利用光谱反射特性来估算土壤含水量，但容易受到天气影响。热红外遥感法是利用土壤的热特性来反演土壤湿度，但是在植被覆盖度高的地方，由于植被掩盖了土壤信息，会影响估算土壤含水量的准确性，因此该方法仅仅适用于裸土和植被稀疏地区土壤含水量的监测。利用合成孔径雷达SAR卫星的遥感土壤湿度法主要手段是通过土壤表面反射信号与发射信号功率比值反演出土壤水分。虽然解决了植被覆盖下土壤湿度的测量问题，但是该方法受限于SAR卫星的重返周期，无法保证数据连续性，同一地方需几日才能获得一场数据。同样，在专利CN103940834A中公开了一种采用合成孔径雷达技术测量土壤湿度的方法，同样也需要利用两个不同时刻t1和t2重复观测获取的观测区域的极化合成孔径雷达复图像来反演土壤湿度。目前，利用导航信号的反射信号进行地面遥感是一个研究热点，当反射信号接收机安装在卫星上时，称为星载GNSS-R反射计。星载GNSS-R反射计利用的导航信号处于L波段，是一种微波信号，具有穿透性，可以不受云层，雨雪等天气条件的影响，同时还可以穿透植被，因此可以作为反演植被覆盖下土壤湿度的有利手段。但是植被参数很多情况下是未知的，导致植被对土壤湿度反演的结果造成干扰。综上，亟需一种有效的植被覆盖区域土壤湿度估计方法。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提出了一种植被覆盖区域的土壤湿度估计方法及装置，由此解决现有植被覆盖区域土壤湿度估计方法不能有效的进行土壤湿度估计的技术问题。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种植被覆盖区域的土壤湿度估计方法，包括：(1)基于星载GNSS-R反射计数据构建土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系；(2)利用光学影像数据得到植被覆盖区域的植被反射系数和衰减系数；(3)基于所述土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系，消除所述植被反射系数和衰减系数的影响，得到植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系；(4)根据所述植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系，结合土壤湿度与纯粹土壤表面反射系数的线性关系，构建植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系，再根据实测的若干控制点土壤湿度和相应点的DDM反射功率测量值，得出所述植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系中的未知参数，从而得到利用DDM反射功率测量值估算土壤湿度的回归模型；(5)选取植被覆盖区域星载GNSS-R反射计数据中目标点的反射功率，基于所述回归模型，反演出植被覆盖区域的土壤湿度。优选地，由构建土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系，其中，δtotal表示土壤总体后向反射系数，Pr表示DDM反射功率，Vin表示微波入射镜反射点微波电压。优选地，步骤(2)包括：(2.1)对光学影像数据进行预处理，得到感兴趣区域的光谱影像数据；(2.2)获取所述感兴趣区域的光谱影像数据中每个像素点的归一化水指数，根据各归一化水指数与第一预设阈值之间的关系，去除所述感兴趣区域的光谱影像数据中的水体部分，得到去除水体之后的光谱影像数据；(2.3)获取所述去除水体之后的光谱影像数据中每个像素点的归一化植被指数，根据各归一化植被指数与第二预设阈值之间的关系确定植被覆盖区域；(2.4)根据所述植被覆盖区域中每个像素点的归一化植被指数得到所述植被覆盖区域的植被含水量，进而根据所述植被含水量得到植被覆盖区域的植被反射系数和衰减系数。优选地，由δveg(θ)＝A*Mvegcos(θ)[1-τ2(θ)]确定植被覆盖区域的植被反射系数，由确定植被覆盖区域的衰减系数，其中，δveg(θ)为植被反射系数，τ2(θ)为雷达波穿透植被层的衰减系数，θ表示雷达传感器的入射角，Mveg为植被含水量，A、B为植被类型经验参数。优选地，由确定植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系，其中，δsoil(θ)为纯粹土壤表面反射系数。优选地，步骤(4)包括：(4.1)由δsoil(θ)＝a1mv+a2确定土壤湿度mv和纯粹土壤表面反射系数δsoil(θ)之间的线性关系，其中，a1、a2为系数；(4.2)由Pr＝20lgVin[τ2(θ)(a1mv+a2)+δveg(θ)]确定植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系；(4.3)实测m个植被覆盖区域控制点土壤湿度mvi，再依次在GNSS-R反射计数据轨迹上读取相应控制点的反射功率Pri，然后得到相应植被覆盖区域植被反射系数δveg,i(θ)和衰减系数其中，i的取值范围为1到m；(4.4)根据mvi、Pri、δveg,i(θ)及采用最小二乘法得到所述植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系中的参数a1、a2和Vin，进而得到利用DDM反射功率测量值估算土壤湿度的回归模型。优选地，由得到利用DDM反射功率测量值估算土壤湿度的回归模型。优选地，步骤(5)包括：(5.1)选取植被覆盖区域星载GNSS-R反射计数据中目标点的反射功率；(5.2)利用光学影像数据得到植被覆盖区域中所述目标点的归一化植被指数，进而根据所述目标点的归一化植被指数得到所述目标点的植被反射系数和衰减系数；(5.3)根据所述目标点的反射功率、所述目标点的植被反射系数和衰减系数，利用所述回归模型得到植被覆盖区域的土壤湿度。按照本专利技术的另一个方面，提供了一种植被覆盖区域的土壤湿度估计装置，包括：第一关系确定模块，用于基于星载GNSS-R反射计数据构建土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系；第二关系确定模块，用于利用光学影像数据得到植被覆盖区域的植被反射系数和衰减系数；第三关系确定模块，用于基于所述土本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种植被覆盖区域的土壤湿度估计方法，其特征在于，包括：/n(1)基于星载GNSS-R反射计数据构建土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系；/n(2)利用光学影像数据得到植被覆盖区域的植被反射系数和衰减系数；/n(3)基于所述土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系，消除所述植被反射系数和衰减系数的影响，得到植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系；/n(4)根据所述植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系，结合土壤湿度与纯粹土壤表面反射系数的线性关系，构建植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系，再根据实测的若干控制点土壤湿度和相应点的DDM反射功率测量值，得出所述植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系中的未知参数，从而得到利用DDM反射功率测量值估算土壤湿度的回归模型；/n(5)选取植被覆盖区域星载GNSS-R反射计数据中目标点的反射功率，基于所述回归模型，反演出植被覆盖区域的土壤湿度。/n

【技术特征摘要】
1.一种植被覆盖区域的土壤湿度估计方法，其特征在于，包括：
(1)基于星载GNSS-R反射计数据构建土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系；
(2)利用光学影像数据得到植被覆盖区域的植被反射系数和衰减系数；
(3)基于所述土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系，消除所述植被反射系数和衰减系数的影响，得到植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系；
(4)根据所述植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系，结合土壤湿度与纯粹土壤表面反射系数的线性关系，构建植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系，再根据实测的若干控制点土壤湿度和相应点的DDM反射功率测量值，得出所述植被覆盖区域土壤湿度值与所述DDM反射功率之间的关系中的未知参数，从而得到利用DDM反射功率测量值估算土壤湿度的回归模型；
(5)选取植被覆盖区域星载GNSS-R反射计数据中目标点的反射功率，基于所述回归模型，反演出植被覆盖区域的土壤湿度。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由构建土壤总体后向反射系数和DDM反射功率之间的关系，其中，δtotal表示土壤总体后向反射系数，Pr表示DDM反射功率，Vin表示微波入射镜反射点微波电压。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤(2)包括：
(2.1)对光学影像数据进行预处理，得到感兴趣区域的光谱影像数据；
(2.2)获取所述感兴趣区域的光谱影像数据中每个像素点的归一化水指数，根据各归一化水指数与第一预设阈值之间的关系，去除所述感兴趣区域的光谱影像数据中的水体部分，得到去除水体之后的光谱影像数据；
(2.3)获取所述去除水体之后的光谱影像数据中每个像素点的归一化植被指数，根据各归一化植被指数与第二预设阈值之间的关系确定植被覆盖区域；
(2.4)根据所述植被覆盖区域中每个像素点的归一化植被指数得到所述植被覆盖区域的植被含水量，进而根据所述植被含水量得到植被覆盖区域的植被反射系数和衰减系数。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，由δveg(θ)＝A*Mvegcos(θ)[1-τ2(θ)]确定植被覆盖区域的植被反射系数，由确定植被覆盖区域的衰减系数，其中，δveg(θ)为植被反射系数，τ2(θ)为雷达波穿透植被层的衰减系数，θ表示雷达传感器的入射角，Mveg为植被含水量，A、B为植被类型经验参数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，由确定植被覆盖区域纯粹土壤表面反射系数与所述DDM反射功率之间的关系，其中，δsoil(θ)为纯粹土壤表面反射系数。


6....

【专利技术属性】
技术研发人员：严颂华，谢媛，陈能成，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42