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摘要土壤含水量是水文、气象、农业和生态等领域中的关键指标，对土壤含水量进行宏观、动态的监测可为土壤旱情分析、区域洪涝预警、土地退化预报以及生态环境评估等提供有效信息。
遥感技术的发展为获取大范围、长时间的土壤含水量实时信息提供了有效途径。
遥感反演是指基于地物电磁波产生的遥感影像特征去反推目标的实时状态参数，即将遥感数据转变为各种地表实用参数的过程。
目前针对土壤含水量的遥感反演模型可分为经验模型与物理模型：经验模型构造简单、便于实践但监测精度有限；物理模型具有坚实的理论基础，但涉及参数过多、适用性较差。
本文综合了经验模型与物理模型的优点，选择青藏高原为研究区、以MODIS卫星传感器资料作为主要数据源，构建了基于集成学习的土壤含水量遥感反演模型。
本文主要研究内容和结论如下：（1）土壤含水量相关光谱参数的提取收集并整理了青藏高原地区土壤温湿度实测数据以及遥感数据，完成了相关数据预处理操作；基于土壤的光谱反射特性，以MODIS地表反射率产品MOD09A1为数据源，对植被指数、植被覆盖度和叶面积指数等土壤含水量相关的光谱参数进行了反演。
（2）基于随机森林的地表温度重建基于随机森林算法对MODIS地表温度产品MOD11A1进行了重建，削弱了植被和地形的干扰，同时对数据缺失值进行了补充。
验证结果表明重建后的地表温度与实测地表温度具有良好的相关性，其准确性与空间连续性均得到了提升。
（3）基于温度-植被干旱指数的土壤湿度状况评估基于归一化差分植被指数（NDVI）反演结果与地表温度（LST）重建结果，构建NDVI-LST特征分布空间；针对特征分布空间中主体边界处的散点干扰问题，考虑各离散点的分布频率并进行干湿边方程的拟合；最后反演得到温度-植被干旱指数（TVDI），并据此对青藏高原地区土壤湿度状况进行评估。
结果表明TVDI在一定程度上能够反映土壤湿度分布的一般规律，但却不能对土壤含水量进行定量表述，其结果仍然具有局限性。
基于改进植被指数土壤水分遥感反演蔡亮红;丁建丽【期刊名称】《干旱区地理》【年(卷),期】2017(40)6【摘要】以渭-库绿洲为例,基于Landsat8 OLI遥感数据,考虑到短波红外特征与土壤水分有很好的关联,将短波红外波段引入可见光-近红外波段构成的传统植被指数中,旨在建立新的植被指数监测土壤水分。
基于改进前后共8种植被指数,通过灰色关联分析(GRA)筛选出3种高关联度植被指数,再用偏最小二乘回归(PLSR)进行建模,然后用该模型对研究区土壤水分反演,并对其空间分布格局进一步分析。
结果显示:(1)在传统植被指数的基础上引入信息量较大的短波红外,可大幅度降低植被指数间的VIF,消除其多重共线性。
(2)通过GRA分析可知,改进后的植被指数与土壤水分之间的关联度均要高于传统植被指数。
(3)通过GRA分析筛选出3种高关联度植被指数建立得到精度较高,稳定性较好的PLSR模型,并反演研究区土壤水分分布状况,土壤水分总体上至西向东,由北到南降低,然而土壤水分最小值主要分布在绿洲—荒漠交错带,使得交错带成为"生态裂谷"。
研究表明:将短波红外波段引入到可见光-近红外植被指数中,建立的新植被指数可获得较好的土壤水分空间分布反演结果。
【总页数】8页(P1248-1255)【关键词】土壤水分;植被指数;灰色关联分析;偏最小二乘回归【作者】蔡亮红;丁建丽【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S152.7【相关文献】1.玛多地区基于植被指数对土壤水分的反演 [J], 洪钟;王冕;赵之重2.基于改进植被指数的黄河口区盐渍土盐分遥感反演 [J], 陈红艳;赵庚星;陈敬春;王瑞燕;高明秀3.基于改进粒子群算法的主动微波遥感土壤水分反演方法研究 [J], 钟侠;陈鲁皖;王锐欣;杨家辉;赵淑鲜4.不同植被指数在基于TVDI方法反演土壤水分中的应用 [J], 杨茹;高超;查芊郁;阮甜5.基于条件温度植被指数的土壤水分反演研究 [J], 吴金亮;王玉成;杨国范因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进水云模型的土壤水分反演研究
土壤水分反演是农业、水资源管理和环境保护等领域的重要问题。
水云模型是广泛应用于土壤水分反演的常用方法，它将遥感数据和气象数据结合起来，应用逆向分析技术求解土壤水分。
然而，传统水云模型在复杂地形和不同土地覆盖类型下具有局限性，因此需要进行改进。
本文针对传统水云模型的局限性，提出一种改进水云模型的方法。
该方法基于改进的土壤水分反演模型和考虑地形和土地覆盖的水云模型。
改进的土壤水分反演模型结合了遥感数据、气象数据和土壤特性，通过改进模型参数和模型方程，提高了模型的精度和稳定性。
考虑地形和土地覆盖的水云模型则通过引入地形高程和土地覆盖类型，使模型对地形和土地覆盖的变化更加敏感。
为验证改进方法的有效性，本研究采用了江西省某地区的土壤水分数据集，运用传统水云模型和改进的水云模型进行了比较分析。
结果表明，改进方法在土壤水分反演精度和稳定性上均优于传统水云模型。
同时，改进方法对地形和土地覆盖的变化更加敏感，能够更好地适应不同地区的环境变化。
总之，本研究提出的改进水云模型可以更好地解决传统水云模型在复杂地形和不同土地覆盖类型下的局限性，对于土壤水分反演具有重要的应用价值。
未来研究可以进一步优化改进方法，使其更加适用于不同环境条件下的土壤水分反演。
基于改进水云模型的土壤水分反演研究
ISWCM的原理基于遥感数据的某些物理假设，即由不同水体（如植被、大气和土壤）模拟反射光谱的方法。
ISWCM通过将地表覆盖的各种水分混合成一个虚拟的云来模拟土壤反射，从而更准确地反演土壤水分。
ISWCM将土壤水分分为第一层和第二层，并且采用动态升温方法消除表面植物覆盖的影响。
除此之外，ISWCM还使用LU-SGS迭代算法进行反演以提高计算速率和准确性。
本文使用MODIS和AMSRE卫星遥感数据并结合上海张江地区的土壤水分观测数据，进行了一系列实验验证ISWCM的效果。
通过比较ISWCM、vegetation index (VI)和Modified-IsoData (MID)三种方法的反演精度，结果表明，ISWCM方法对于表层土壤的反演精度明显高于VI和MID方法。
同时，ISWCM对模拟植被覆盖时的表层土壤反演具有更好的效果。
最后，本文总结了ISWCM优点和缺点。
ISWCM有以下优点：能够准确反演表层土壤水分，抗噪性能较好，对植被覆盖的干扰较小，适用于大范围土壤水分反演，以及具有快速计算速率的优点等。
缺点是ISWCM只能反演表层土壤水分，对于深层土壤水分反演效果不如其他方法。
此外，在强烈植被覆盖和植被凋落时，ISWCM的效果也有所下降。
总之，改进水云模型是一种非常实用的土壤水分遥感反演方法，对于农业和环境研究具有重要意义，值得深入研究和发展。
基于无人机多光谱和热红外遥感的玉米种植区土壤水分反演基于无人机多光谱和热红外遥感的玉米种植区土壤水分反演随着传感技术的快速发展和无人机技术的成熟应用，无人机遥感成为农业领域土壤水分反演研究中的热点之一。
本文旨在研究利用无人机多光谱和热红外遥感技术，对玉米种植区的土壤水分进行反演。
一、引言玉米作为重要的粮食作物之一，在全球范围内得到了广泛种植。
土壤水分是玉米生长发育的重要环境因子之一，对玉米的生长产量和品质有着重要影响。
因此，准确反演土壤水分对于科学管理和优化玉米种植具有重要意义。
二、多光谱遥感技术在土壤水分反演中的应用多光谱遥感技术利用无人机搭载的多光谱传感器，可以获取不同波段的反射光谱信息。
土壤水分对不同波段的光谱反射有较强的敏感性，因此可以通过利用无人机多光谱遥感技术，获取不同波段的光谱数据，来反演土壤水分。
三、热红外遥感技术在土壤水分反演中的应用热红外遥感技术利用无人机搭载的热红外传感器，可以获取地表温度信息。
土壤水分对地表温度具有较大的影响，因此可以通过利用无人机热红外遥感技术，获取地表温度数据，来反演土壤水分。
四、无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法在玉米种植区进行土壤水分反演时，可以将多光谱和热红外遥感数据进行融合。
首先，利用多光谱遥感数据反演土壤水分初步估计值。
然后，利用热红外遥感数据反演土壤水分修正值。
最后，将初步估计值与修正值相结合，得到更准确的土壤水分反演结果。
五、实验及结果本研究选取某玉米种植区作为研究对象，利用无人机搭载的多光谱和热红外传感器，获取了不同波段的光谱数据和地表温度数据。
利用所提出的无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法，对研究区进行了土壤水分反演。
实验结果表明，该方法能够较准确地反演玉米种植区的土壤水分。
六、应用前景及问题探讨无人机多光谱和热红外遥感结合的土壤水分反演方法具有较高的应用前景。
与传统的土壤水分测试方式相比，该方法无需人工采样，可快速获取大面积的土壤水分数据，为科学决策和精细化管理提供技术支持。
基于多时相遥感影像的盐渍化农田表层土壤水分反演研究的开题报告一、选题背景及意义随着经济社会发展和人口增长，全球土地资源的利用和管理面临着越来越严峻的挑战。
而农业灌溉是重要的农田经济作物生产手段，然而盐渍化是严重影响农业生产的问题之一。
盐渍化土地的复盖领域逐年扩大，数量逐渐增多，严重影响了中国西北地区和其他国家的可持续发展。
因此，对于盐渍化农田表层土壤水分反演的研究具有重要的理论和现实意义。
此外，多时相遥感影像技术可大幅降低大规模盐渍土地表层土壤水分反演成本，提高空间、时间分辨率等方面的效率，成为当前最主流的盐渍化农田表层土壤水分反演技术之一。
二、研究内容及方法本研究的主要内容是基于多时相遥感影像，研究盐渍化农田表层土壤水分反演方法。
具体研究内容包括：1. 建立盐渍化农田表层土壤水分反演模型，探究遥感影像反演土壤水分的机理。
2. 选取盐渍化农田典型区域，利用高分系列遥感影像数据进行表层土壤水分反演，评估模型的准确性和可行性。
3. 对比不同遥感技术在盐渍化农田表层土壤水分反演方面的差异，选择最适合的遥感技术。
本研究将运用遥感学、农业水文学、计算机科学等多学科技术，包括环境遥感、机器学习、深度学习等方法，对表层土壤水分反演问题进行研究，提高盐渍化农田土壤水分反演的准确性和效率，探索一种实现可持续发展的农业灌溉新途径。
三、预期成果预期的研究成果包括：1. 建立基于多时相遥感影像的盐渍化农田表层土壤水分反演模型，并评估其准确性和可行性。
2. 探究盐渍化农田表层土壤水分反演的机理，为后续研究提供理论支持。
3. 研究不同遥感技术在盐渍化农田表层土壤水分反演中的差异，为后续研究提供方向。
4. 为农业灌溉提供更为可持续的方案，推进农业现代化。
四、研究计划本研究计划从2021年9月开始，至2023年6月止，共计24个月。
具体研究进度安排如下：第1-4个月：文献调研和理论学习，了解盐渍化农田表层土壤水分反演技术，掌握相关的遥感学、农业水文学、计算机科学方法。
遥感反演土壤含水量在灌溉用水管理中的应用研究遥感反演土壤含水量在灌溉用水管理中的应用研究引言近年来，由于全球气候变化和人类活动的影响，水资源的合理利用和管理变得愈发重要。
而灌溉用水作为农业的重要组成部分，对于粮食生产和农业发展至关重要。
传统的灌溉管理方式依赖于人工布置的感应器或土壤水分采样，但这种方式成本高昂且工作量大，无法快速获得全面的土壤含水量信息。
遥感技术因其快速、高效、非破坏性的特点，成为灌溉用水管理的有效工具。
本文将探讨遥感技术在灌溉用水管理中反演土壤含水量的应用研究。
一、遥感技术在土壤含水量反演中的原理土壤含水量反演是基于遥感图像水分指数（如NDVI和NDWI）与地面实测土壤含水量之间的关系来实现的。
在土壤含水量较高时，植被光谱反射率较低，因此水分指数会较高。
利用遥感图像的多光谱波段和多角度观测，可以获得更加准确的土壤含水量信息。
二、遥感反演土壤含水量的方法1. 基于遥感图像的统计方法统计方法通过多个时期的遥感图像获取土壤含水量与遥感指数之间的函数关系，并建立回归模型来反演土壤含水量。
这种方法需要大量的实地观测数据来训练模型，但由于土壤含水量在时间和空间上的变化，模型的精度有一定的局限性。
因此需要结合其他方法来提高反演精度。
2. 基于物理模型的方法物理模型通过土壤-植被-大气相互作用过程的描述，建立了土壤水分和遥感指数之间的关系模型。
这种方法综合考虑了土壤特性、植被类型和大气影响，通过物理过程的模拟来反演土壤含水量。
然而，由于模型参数的选择和精确性的要求，这种方法在实际应用中有一定的挑战。
三、遥感反演土壤含水量在灌溉用水管理中的应用1. 精细化水资源管理通过遥感技术反演土壤含水量，可以实时监测土壤水分变化，并准确预测灌溉需求。
这有助于农民合理安排灌溉计划，减少因灌溉不足或过量造成的水资源浪费。
同时，也可以为决策者提供科学依据，制定合理的水资源管理策略。
2. 智能灌溉技术的发展利用遥感技术反演土壤含水量，可以为智能灌溉系统提供实时的土壤水分信息。
基于NDVI分区的全国草地生态系统覆盖区土壤水分遥感反演杨娜;郭兴国【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2022(29)3【摘要】为了建立土壤水分遥感反演模型,反演2016年全国草地生态系统土壤水分并分析其时空变化特征,通过结合表观热惯量(ATI)和温度植被干旱指数(TVDI)的混合模型反演2016年全国草地生态系统的土壤水分,并在实测数据与反演结果精度验证的基础上确定归一化植被指数(NDVI)阈值。
结果表明:(1)NDVI≤0.2的像元区域,采用ATI模型反演精度较高;NDVI≥0.78的像元上,基于增强型植被指数(EVI)的TVDI反演精度较高;0.2<NDVI<0.78的区域,基于NDVI的TVDI反演效果较好。
(2)全国草地10 cm土壤水分存在明显时空差异。
空间分布上由西北向东南增加,最低值(0~10%)出现在青海、西藏、新疆和内蒙古,最高值分布在南方各省。
时间分布上,全年草地10 cm土壤水分集中在0~40%。
春冬季节,土壤水分较少(0~60%),夏季最高,大部分像元集中在30%~80%,秋季次之,集中在0~70%。
建立的混合模型反演的土壤水分精度相对较高,以期为不同植被覆盖情况的土壤水分遥感反演模型选择提供参考,对于准确监控大面积范围土壤水分将有重要的实用价值,也是目前研究中迫切需要解决的问题所在。
【总页数】9页(P147-155)【作者】杨娜;郭兴国【作者单位】济南市勘察测绘研究院;三峡大学水利与环境学院【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.基于NDVI像元二分模型植被覆盖度反演喀斯特石漠化研究——以贵州毕节鸭池示范区为例2.基于NDVI遥感反演的半干旱沙区耕地地表温度异质性研究3.基于植被覆盖度遥感反演的国情草地三级分类研究4.基于Sentinel-1/2遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演5.基于遥感影像和NDVI阈值法的银川市植被覆盖度反演与监测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于静止与极轨卫星数据的土壤水分全天候反演摘要：土壤水分是农业生产和生态环境保卫的重要指标之一，因此准确反演土壤水分对于农业生产和环境监测具有重要意义。
本文以静止与极轨卫星数据为基础，通过遥感技术手段对土壤水分进行全天候反演。
起首，分析了静止与极轨卫星数据在土壤水分反演中的应用优势；其次，介绍了土壤水分反演的传统方法以及其局限性；随后，结合静止与极轨卫星数据的特点，提出了一种基于神经网络的土壤水分反演方法，并对该方法进行了试验验证。
试验结果表明，该方法在全天候条件下能够较为准确地反演土壤水分，具有一定的好用性和推广价值。
关键词：土壤水分；静止与极轨卫星数据；遥感技术；神经网络；反演方法。
1. 引言土壤水分作为农业生产和生态环境保卫的重要指标之一，对于农业生产、水资源管理、灾难监测等方面具有重要作用。
因此，准确反演土壤水分对于农业生产和环境监测具有重要意义。
传统的土壤水分监测方法一般接受钻孔或重量法，虽然该方法能够较为准确地反演土壤水分，但其实时性与可反演深度较为有限，且难以实现快速大面积遮盖。
因此，利用遥感技术手段反演土壤水分已成为当前探究热点之一。
静止与极轨卫星是目前遥感技术中比较先进的卫星，其具有较高的时间区分率与空间区分率，为土壤水分反演提供了可靠的数据来源。
然而，如何利用静止与极轨卫星数据进行土壤水分反演依旧是一个待解决的问题。
本文旨在探讨方法，并对该方法进行试验验证。
2. 静止与极轨卫星数据在土壤水分反演中的应用优势静止卫星作为一种遥距离传感器，具有高时间区分率和大遮盖面积的优势，适用于大范围的土壤水分监测与反演。
极轨卫星则具有高空间区分率和较高的灵敏度，适用于对地表水量进行较为精细的探测。
同时，静止与极轨卫星数据能够提供多光谱、高时空区分率等多种信息，适用于不同类型土壤与地表覆被的土壤水分反演。
3. 传统土壤水分反演方法的局限性3.1 基于单波段反演的方法基于单波段反演的方法主要利用了植被指数和土壤指数等土壤水分的敏感指标，高精度反演需要较多地面观测资料和遥感数据，并且受到植被遮盖等自然因素的干扰较大。
摘要土壤含水量是水文、气象、农业和生态等领域中的关键指标，对土壤含水量进行宏观、动态的监测可为土壤旱情分析、区域洪涝预警、土地退化预报以及生态环境评估等提供有效信息。
遥感技术的发展为获取大范围、长时间的土壤含水量实时信息提供了有效途径。
遥感反演是指基于地物电磁波产生的遥感影像特征去反推目标的实时状态参数，即将遥感数据转变为各种地表实用参数的过程。
目前针对土壤含水量的遥感反演模型可分为经验模型与物理模型：经验模型构造简单、便于实践但监测精度有限；物理模型具有坚实的理论基础，但涉及参数过多、适用性较差。
本文综合了经验模型与物理模型的优点，选择青藏高原为研究区、以MODIS卫星传感器资料作为主要数据源，构建了基于集成学习的土壤含水量遥感反演模型。
本文主要研究内容和结论如下：（1）土壤含水量相关光谱参数的提取收集并整理了青藏高原地区土壤温湿度实测数据以及遥感数据，完成了相关数据预处理操作；基于土壤的光谱反射特性，以MODIS地表反射率产品MOD09A1为数据源，对植被指数、植被覆盖度和叶面积指数等土壤含水量相关的光谱参数进行了反演。
（2）基于随机森林的地表温度重建基于随机森林算法对MODIS地表温度产品MOD11A1进行了重建，削弱了植被和地形的干扰，同时对数据缺失值进行了补充。
验证结果表明重建后的地表温度与实测地表温度具有良好的相关性，其准确性与空间连续性均得到了提升。
（3）基于温度-植被干旱指数的土壤湿度状况评估基于归一化差分植被指数（NDVI）反演结果与地表温度（LST）重建结果，构建NDVI-LST特征分布空间；针对特征分布空间中主体边界处的散点干扰问题，考虑各离散点的分布频率并进行干湿边方程的拟合；最后反演得到温度-植被干旱指数（TVDI），并据此对青藏高原地区土壤湿度状况进行评估。
结果表明TVDI在一定程度上能够反映土壤湿度分布的一般规律，但却不能对土壤含水量进行定量表述，其结果仍然具有局限性。
