本发明专利技术提出一种单频率微波辐射计土壤水分的反演方法，属于微波遥感领域，该方法不是多参数同时反演方法，也不是经验回归方法，而是利用最少的辅助数据，单参数反演得到土壤水分，该方法克服了多参数反演存在的多解及计算量大的问题，也避免了LPRM算法中对粗糙度设定为定值而造成的反演误差，同时相比SCA算法对辅助数据的过分依赖，本方法需要利用的辅助数据仅为全球免费共享的土壤质地数据，极大的降低了反演土壤水分的业务化应用难度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微波遥感领域，主要涉及的是。
技术介绍
土壤水分是地球生态系统非常重要的组成部分，它对全球水圈，大气圈和生物圈水分和能量的交换起着关键的作 用。频繁的全球土壤水分观测对很多环境学科，例如洪水监测，改良土壤侵蚀模型，天气和气候预报以及农业应用都至关重要。因此，获取大范围地表土壤水分时空分布信息是一个迫切需要解决的问题。传统的土壤水分测量方法是基于点的测量，不仅费时费力，而且很难实现大范围持续监测。而被动微波传感器的空间分辨率通常为几十千米，因此非常适合大尺度的全球性的土壤水分观测。且相比其他遥感手段获取土壤水分，被动微波遥感有其独特的优势:(I)能够全天时工作，(2)能够穿透云层并较少受到大气的影响，(3)通过土壤介电常数与土壤水分直接相关，很容易获得土壤水分信息，(4)相对而言对地表粗糙度和植被覆盖不那么敏感。
技术实现思路
本专利技术提出了一个新的土壤水分反演方法。该方法基于零阶辐射传输模型和植被光学厚度不受极化依赖的假设。方法中将植被和粗糙度的影响综合为一个影响参数，并利用同频率下Η/V两个极化通道将这个综合影响参数表达为只受到土壤水分影响的表达式。最后将这个表达式代回到辐射传输方程中，并利用微波极化差异指数(miCTowavepolarization difference index, MPDI)消去地表温度的影响,进而通过利用非线性迭代算法使得观测的MPDI与模拟的MPDI之间的差的绝对值最小来得到土壤水分。该反演方法包括如下步骤:(I)首先设定待反演参数土壤水分mv在一个合理的物理范围区间，然后设定它的迭代步长，所述迭代步长将所述物理范围区间划分成多个网格；(2)将土壤质地数据与步骤(I)中的土壤水分一同输入Hallikainen经验模型，得到土壤的复介电常数；(3)将步骤(2)中得到的土壤复介电常数结合卫星的传感器入射角参数输入菲涅尔方程式，得到同频率下Η/V两个极化的光滑地表反射率；(4)将步骤(3)中得到的光滑地表反射率结合粗糙度参数Q、h，输入粗糙度模型Q/H模型，得到粗糙地表的有效反射率；(5)将步骤(4)中的粗糙地表反射率与植被单次散射反照率ω、植被光学厚度τ ρ、土壤和植被冠层的温度Ts和Τ。一同输入零阶辐射传输模型，得到给定频率下前向模型模拟的Η/V极化的亮温MPDIsim ；(6)在相同频率下，利用卫星真实观测的Η/V极化亮温值，计算得到观测的MPD1bs,并给出循环收敛的判别准则IMPDItjbs-MPDIsimI = min,即在mv不断迭代的过程中，遍历所有的mv迭代值，取所有值中能使得观测的MPDItjbs与模拟的MPDIstm之间的差的绝对值最小的那个mv值，此时便得到了一个格网对应的mv反演值。(7)重复步骤⑴ (6)便可以得到所述物理范围内所有格网的mv反演值。优选的是，在步骤(I)中，所述物理范围区间为O 0.6，所述迭代步长为0.001，即每求解一个格网的mv的迭代过程均为:mv循环从O开始至0.6结束，每次迭代的步长为0.001，最终mv的取值为满足条件的那个值。优选的是，在步骤(4)中，其中Q参数选择在6.9GHz时的标定值0.174。优选的是，在步骤(5)中，采取单次散射反照率为零，即ω = 0，植被光学厚度不受极化影响，即τΗ= τν，植被、土壤温度相等，即Ts = Tv = T,将粗糙度和植被的影响合并成一个综合的影响因子，即exp (-2 τ -h)，然后通过利用同频率下Η/V极化双通道的辐射传输方程将这个综合影响因子表达成只受到土壤水分影响的表达式，即exp (-2 τ -h)=f(mv)，因为mv在整个算法过程中一直都是一个迭代的已知值，因此粗糙度和植被的影响exp(-2x-h) = f(mv)也可以计算得到，也就是说，除了温度未知，其他的参数都“已知”，接着，利用微波极化差异指数MPDI消去温度的影响，进而可以得到模拟的MPDIsim。本研究提出的土壤水分反演算法，既不是多参数同时反演算法，也不是经验回归算法，而是利用最少的辅助数据(仅土壤质地数据)单参数反演得到土壤水分。该算法克服了多参数反演存在的多解及计算量大的问题，也避免了 LPRM算法中对粗糙度设定为定值而造成的反演误差，同时相比SCA算法对辅助数据的过分依赖，本算法需要利用的辅助数据仅为全球免费共享的土壤质地数据，极大的降低了反演土壤水分的业务化应用难度。本算法最大优势在于同时考虑了植被和粗糙度对地表辐射亮温的影响，在土壤水分的反演过程中不需要利用除土壤质地数据外的任何辅助数据(如地表粗糙度，植被含水量等)。同时，该方法是完全基于物理的，没有区域依赖性，且只需要利用一个频率的亮温观测值即可进行土壤水分的估算。因此，该算法同样能应用于SMOS卫星和SMAP计划来进行全球土壤水分的反演。附图说明图1为利用站点实测的土壤水分对算法反演的土壤水分及NASA官方土壤水分产品进行长时间序列的对比和验证，(a) 2008.7.1 2008.10.31 ； (b) 2009.4.1 2009.10.31 ； (c) 2010.4.1 2010.7.31。图2为利用站点实测的土壤水分对算法反演的土壤水分及NASA官方土壤水分产品进行散点图的对比和验证。图3为土壤水分反演方法流程图。具体实施方式本算法基于零阶段辐射传输模型，即通常所说的τ -ω模型。在这个模型中，电磁波在大气及植被层间多次散射的影响被忽略。模型的公式如(I)所示:Tbp = (1-Rsp).Ts.exp (- τ p) + (1- ω ).Tc.[l_exp (- τ ρ) ].[I+Rsp.exp (- τ ρ)](I)其中下标ρ表示水平或垂直极化，Rsp表示土壤有效反射率，Ts和T。分别表示土壤和植被冠层的温度，τ p表不观测方向的植被光学厚度，ω表不植被的单次散射反照率。为了简化反演过程，在算法中假设ω等于零，并假设％不受极化的影响，这种假设在卫星尺度下被广泛应用。同时，进一步假设植被温度和土壤水分相等，即Ts = Tv = Τ。则公式(I)可以简化为如下公式(2)所示:TBp = T.[1-Rsp.exp (_2 τ ) ](2)粗糙地表的有效反射率可以通过Q/H模型计算得到，Q/H模型的计算公式为:Rsp = [(1-Q).Rop+Q.R0J.exp (_h)(3)其中下标ρ和q表示不同的极化方式，Q和h分别表示Q/H模型中的两个粗糙度参数，将公式⑶代入公式(2)，并进行部分系数的合并，可以得到如下结果:TBp = T.[1-R1 sp.exp (-2 τ -h) ](4)其中R' sp = (1-Q).Rop+Q.可将Q参数固定为一个全球的定标参数，利用h参数去刻画地表粗糙度的空间变异性。在本算法中，Q参数选择在6.9GHz时已经标定的值，即0.174。因此，根据菲涅尔方程，在特定极化方式的频率和入射角下，R' @只与土壤的介电特性有关。算法选择利用Hallikainen经验模型来实现土壤水分和土壤介电常数之间的转换。所述Hallikainen经验模型公式为:ε = (a0 + a'S + a2C) + (bQ + IxlS + b2C)mv + (c0 + C1S + c2C)m^其中，a0, a本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种单频率微波辐射计土壤水分的反演方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)首先设定待反演参数土壤水分mv在一个合理的物理范围区间，然后设定它的迭代步长，所述迭代步长将所述物理范围区间划分成多个网格；(2)将土壤质地数据与步骤(1)中的土壤水分一同输入Hallikainen经验模型，得到土壤的复介电常数；(3)将步骤(2)中得到的土壤复介电常数结合卫星的传感器入射角参数输入菲涅尔方程式，得到同频率下H/V两个极化的光滑地表反射率；(4)将步骤(3)中得到的光滑地表反射率结合粗糙度参数Q、h，输入粗糙度模型Q/H模型，得到粗糙地表的有效反射率；(5)将步骤(4)中的粗糙地表反射率与植被单次散射反照率ω、植被光学厚度τp、土壤和植被冠层的温度Ts和Tc一同输入零阶辐射传输模型，得到给定频率下前向模型模拟的H/V极化的亮温MPDIsim；(6)在相同频率下，利用卫星真实观测的H/V极化亮温值，计算得到观测的MPDIobs，并给出循环收敛的判别准则|MPDIobs?MPDIsim|＝min，即在mv不断迭代的过程中，遍历所有的mv迭代值，取所有值中能使得观测的MPDIobs与模拟的MPDIsim之间的差的绝对值最小的那个mv值，此时便得到了一个格网对应的mv反演值。(7)重复步骤(1)～(6)便可以得到所述物理范围内所有格网的mv反演值。...
【技术特征摘要】
1.一种单频率微波辐射计土壤水分的反演方法，其特征在于，该方法包括如下步骤: (1)首先设定待反演参数土壤水分IW在一个合理的物理范围区间，然后设定它的迭代步长，所述迭代步长将所述物理范围区间划分成多个网格； (2)将土壤质地数据与步骤(I)中的土壤水分一同输入Hallikainen经验模型，得到土壤的复介电常数； (3)将步骤(2)中得到的土壤复介电常数结合卫星的传感器入射角参数输入菲涅尔方程式，得到同频率下Η/V两个极化的光滑地表反射率； (4)将步骤(3)中得到的光滑地表反射率结合粗糙度参数Q、h，输入粗糙度模型Q/H模型，得到粗糙地表的有效反射率； (5)将步骤(4)中的粗糙地表反射率与植被单次散射反照率ω、植被光学厚度τρ、土壤和植被冠层的温度Ts和Τ。一同输入零阶辐射传输模型，得到给定频率下前向模型模拟的Η/V极化的亮温MPDIsim ； (6)在相同频率下，利用卫星真实观测的Η/V极化亮温值，计算得到观测的MPD1-，并给出循环收敛的判别准则IMPDItjbs-MPDIsimI = min,即在mv不断迭代的过程中，遍历所有的mv迭代值，取所有值中能使得观测的MPDItjbs与模拟的MPDIsim之间的差的绝对值最小的那个mv值，此时便得到了一个格网对应的mv反演...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈权，曾江源，李震，
申请(专利权)人：中国科学院对地观测与数字地球科学中心，
类型：发明
国别省市：
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