基于双极化分解和地表散射模型的土壤水分反演方法技术

本申请涉及一种基于双极化分解和地表散射模型的土壤水分反演方法，其中，方法包括：对目标研究区的双极化SAR影像进行预处理；根据双极化广义体散射模型和Oh地表散射模型建立描述地表和植被之间散射过程的地表‑植被散射模型；将观测协方差矩阵和双极化广义体散射模型重构为在Stokes矢量上的投影，并利用不同极化通道的后向散射观测值和后向散射模拟值之间的代价函数及地面实测数据，对地表均方根高度和植被结构参数进行标定；基于标定后的地表‑植被散射模型，通过非线性最小二乘拟合解算得到对应的介电常数，并利用Topp模型将介电常数转化为土壤水分，得到土壤水分反演结果。本申请实施例使用双极化SAR数据有限的信息对散射场景进行建模，在有效解耦地表和植被散射信号的基础上实现了土壤水分的精确反演。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及极化sar信息解译，特别涉及一种基于双极化分解和地表散射模型的土壤水分反演方法。

技术介绍

1、田间尺度的土壤水分准确估计对于灌溉管理优化、作物产量预测等农业应用至关重要。相比于光学遥感，极化合成孔径雷达具有较强的穿透能力和高分辨率成像能力，并且对于植被的冠层结构和地表的介电特性敏感，为植被覆盖区域的土壤水分估计提供了一种有效的手段。但是，由于电磁波在地表和植被冠层之间复杂的相互作用，从微波后向散射信号中准确地估计地表的土壤水分仍是一个困难的挑战。

2、目前已经有研究学者进行了广泛的研究，植被覆盖场景的土壤水分反演策略主要可以归为三类。基于数据驱动的统计回归方法不受物理条件的制约，通过建立特征空间内部的联系实现土壤水分的预测。但是，预测的过程是不透明的，缺乏物理解释，可迁移性较差。基于经验、半经验模型的迭代拟合方法，如水云模型，使用经验参数来调制后向散射观测值与土壤水分、地表粗糙度以及植被参数的关系。这种方法通常仅适用于特定的地表和植被条件，并且需要光学数据构建的ndvi来描述植被生长状态，导致土壤水分估计的偏差。相比之下，基于物理散本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双极化分解和地表散射模型的土壤水分反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标研究区的双极化SAR影像进行预处理，以将所述双极化SAR影像转化为观测协方差矩阵，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于HH-HV和VV-VH成像模式，所述地表-植被散射模型的计算公式分别为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述观测协方差矩阵和所述双极化广义体散射模型投影得到观测Stokes矢量，并将所述观测Stokes矢量分解为完全极化波和部分极化波的线性和，计算公式为：

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【技术特征摘要】

1.一种基于双极化分解和地表散射模型的土壤水分反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标研究区的双极化sar影像进行预处理，以将所述双极化sar影像转化为观测协方差矩阵，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于hh-hv和vv-vh成像模式，所述地表-植被散射模型的计算公式分别为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述观测协方差矩阵和所述双极化广义体散射模型投影得到观测stokes矢量，并将所述观测stokes矢量分解为完全极化波和部分极化波的线性和，计算公式为：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用不同极化通道的后向散射观测值和所述后向散射模拟值之间的代价函数及地面实测数据，以对所述地表...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦奇，杨杰，孙维东，赵伶俐，史磊，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：

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