一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法技术

本发明专利技术涉及一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法，属于土壤水分遥感反演领域，包括：计算地表有效温度、茎体含水量以及叶片含水量，根据茎体含水量和叶片含水量计算植被含水量，根据植被含水量计算植被光学厚度，根据地表有效温度、植被光学厚度以及传感器收到的亮温数据，计算粗糙地表发射率，根据粗糙地表发射率计算垂直极化和水平极化方式下的粗糙地表发射率，最后根据垂直极化和水平极化方式下的粗糙地表发射率计算土壤体积含水量，对双通道算法中植被含水量计算方法进行了改进，在计算植被叶片含水量的基础上，计算植被茎体含水量，进而校正植被效应，首次提出了改进双通道算法。提高了土壤水分的反演精度。提高了土壤水分的反演精度。提高了土壤水分的反演精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法
[0001]本申请是名为《基于改进双通道算法的土壤水分遥感反演方法》的专利申请的分案申请，原申请的申请日为2017年03月20日，申请号为201710164644.8。


[0002]本专利技术涉及土壤水分遥感反演领域，特别是涉及一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法。

技术介绍

[0003]土壤水分是影响地球陆表水循环的关键因子，控制着陆地
‑
大气之间的水分和能量循环，进而对天气和气候产生重要影响。土壤水分不仅与水圈、大气圈和生物圈之间的物质能量交换息息相关，而且在地表能量向潜热和显热转化的过程中起着关键作用。通过控制降水向渗透和径流的转化比例，土壤水分对河川径流量、地下水流量和降雨量有重要影响。因此，土壤水分在地球系统的各个过程和反馈机制中起着不可或缺的作用，实时准确的对土壤水分进行监测已经成为国内外的研究热点之一。
[0004]被动微波遥感因其全天时、全天候和不受天气影响的优点，被广泛应用于土壤水分反演研究中。其中，高级微波扫描辐射计(Advanced microwave scanning radiometer
‑
Earth Observing System，AMSR
‑
E)由于具有较长的观测时间、多波段、双极化通道和较高的数据质量在被动微波土壤水分反演算法中得到广泛的应用。目前已有的很多物理模型算法都是针对AMSR
‑
E亮温数据提出的，这些算法主要分为两类，一是基于数学迭代方法的算法；二是基于辅助数据的物理模型，其中应用最为广泛的是Jackson提出的单通道算法和Shi、刘强提出的双通道算法，但是现有的基于数学迭代方法的算法或基于辅助数据的物理模型对土壤水分的反演精度都很低。
[0005]基于上述问题，亟需一种新的土壤水分遥感反演方法以反演的精确度。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法，可提高土壤水分的反演精度。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法，所述土壤水分遥感方法基于传感器微波亮温数据以及相应的辅助数据，反演研究区的土壤水分，所述基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法包括：
[0009]根据公式T
eff
＝1.11
×
T
B,36.5V
‑
15.20，计算地表有效温度T
eff
；其中，T
B,36.5V
＞259.8K，T
B,36.5V
＝259.8K为冻土和非冻土的区分阈值；
[0010]根据公式计算茎体含水量VWC
s
；其中，stemfactor为常数，代表植被茎体所能存储的最大水量，随着植被类型的变化而变化，
NDVI
max
为年最大植被指数，NDVI
min
为年最小植被指数；
[0011]根据公式VWC
f
＝1.9134
×
NDVI2‑
0.3215
×
NDVI计算叶片含水量VWC
f
；其中，NDVI为植被指数；
[0012]根据所述茎体含水量、所述叶片含水量以及公式VWC＝VWC
s
+VWC
f
，计算植被含水量VWC；
[0013]根据所述植被含水量VWC以及公式τ
c
(f,p)＝b(f)
×
VWC，计算植被光学厚度τ
c
(f,p)；其中，b(f)为常量，依赖于频率和植被类型，植被含水量VWC的单位为kg/m2；
[0014]根据所述地表有效温度T
eff
、所述植被光学厚度τ
c
(f,p)以及传感器收到的亮温数据计算粗糙地表发射率e
rough
(f,p)；
[0015]根据粗糙地表发射率e
rough
(f,p)计算垂直极化方式下的粗糙地表发射率和水平极化方式下的粗糙地表发射率
[0016]根据所述垂直极化方式下的粗糙地表发射率所述水平极化方式下的粗糙地表发射率以及公式计算土壤体积含水量SM；其中，α、β为常数，A、B和C为经验常数。
[0017]可选地，所述传感器为AMSR
‑
E 10.65GHz传感器。
[0018]可选地，所述辅助数据包括土壤质地数据、地表覆盖数据以及植被指数数据。
[0019]可选地，所述基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法还包括：
[0020]每天通过传感器获取升轨和降轨两次全球观测数据；
[0021]当研究区为夜晚土壤以及土壤
‑
大气能量处于相对平衡的状态时，使用降轨数据反演土壤水分；
[0022]当研究区为白天时，使用升轨数据反演土壤水分；所述降轨数据和所述升轨数据均包括亮温数据以及相应的辅助数据。
[0023]可选地，所述基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法还包括：
[0024]根据双通道算法土壤水反演结果以及研究区的土壤水分实测值，验证所述土壤水分遥感反演方法的精度。
[0025]可选地，所述根据双通道算法土壤水反演结果以及研究区的土壤水分实测值，验证所述土壤水分遥感反演方法的精度，具体包括：
[0026]对研究区的16个像元获取的土壤水分进行反演，得到日平均土壤水分反演值；所述日平均土壤水分反演值为土壤体积含水量；
[0027]根据研究区内所有观测站点的土壤水分实测值，得到日平均土壤水分实测值；
[0028]将研究时段内日平均土壤水分反演值与日平均土壤水分实测值做时间序列比较和相关统计指标计算，验证日平均土壤水分反演值在研究区的精度。
[0029]可选地，所述基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法还包括：
[0030]采用均方根误差、偏差、皮尔逊相关系数和绝对误差频率图四个指标对所述土壤水分遥感反演方法的精度进行定量评价；
[0031]对比土壤水分反演值
‑
实测值散点与1:1线分布图、反演值及观测值时间序列曲线，对所述土壤水分遥感反演方法的精度进行定性评价。
[0032]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术对植被含水量的计算方法进行改进，在计算植被叶片含水量的基础上，采用Chan方法计算植被茎体含水量，进而校正植被效应，首次提出了改进的双通道算法(Improved Dual
‑
Channel Algorithm，IDCA)。由于改进的双通道算法基于适用于较高频率的Q
P
模型校正粗糙度效应，因此该方法适用于较高频率的微波亮温数据，提高了土壤水分的反演精度。
附图说明
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法，所述土壤水分遥感方法基于传感器微波亮温数据以及相应的辅助数据，反演研究区的土壤水分，其特征在于，所述基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法包括：根据公式T
eff
＝1.11
×
T
B,36.5V
‑
15.20，计算地表有效温度T
eff
；其中，T
B,36.5V
＞259.8K，T
B,36.5V
＝259.8K为冻土和非冻土的区分阈值；根据公式计算茎体含水量VWC
s
；其中，stemfactor为常数，代表植被茎体所能存储的最大水量，随着植被类型的变化而变化，NDVI
max
为年最大植被指数，NDVI
min
为年最小植被指数；根据公式VWC
f
＝1.9134
×
NDVI2‑
0.3215
×
NDVI计算叶片含水量VWC
f
；其中，NDVI为植被指数；根据所述茎体含水量、所述叶片含水量以及公式VWC＝VWC
s
+VWC
f
，计算植被含水量VWC；根据所述植被含水量VWC以及公式τ
c
(f,p)＝b(f)
×
VWC，计算植被光学厚度τ
c
(f,p)；其中，b(f)为常量，依赖于频率和植被类型，植被含水量VWC的单位为kg/m2；根据所述地表有效温度T
eff
、所述植被光学厚度τ
c
(f,p)以及传感器收到的亮温数据计算粗糙地表发射率e
rough
(f,p)；根据粗糙地表发射率e
rough
(f,p)计算垂直极化方式下的粗糙地表发射率和水平极化方式下的粗糙地表发射率根据所述垂直极化方式下的粗糙地表发射率所述水平极化方式下的粗糙地表发射率以及公式计算土壤体积含水量SM；...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫阿都，吕潇然，尹晓天，李静，陈艳玲，王静梅，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：