基于Landsat ETM+数据的白龙江流域土壤水分反演

《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，其在生态环境监测、土地资源管理等领域的应用越来越广泛。

其中，土壤水分作为草地生态系统的重要参数之一，其准确获取对于草原生态保护、草地资源管理和草地畜牧业发展具有重要意义。

然而，传统的土壤水分测量方法往往存在费时费力、空间分辨率低等问题。

因此，利用遥感技术进行土壤水分的反演研究成为了当前研究的热点。

本文旨在研究典型草原不同植被条件下土壤水分的遥感反演方法，以期为草原生态保护和土地资源管理提供科学依据。

二、研究区域与数据本研究选取了我国北方典型草原区作为研究区域，该区域植被类型丰富，包括草原、草甸、荒漠等多种类型。

研究数据主要包括遥感数据和地面实测数据。

遥感数据包括Landsat、MODIS 等卫星遥感数据，地面实测数据包括土壤水分、植被指数等。

三、研究方法本研究采用遥感反演的方法进行土壤水分的反演研究。

具体步骤如下：1. 遥感数据的预处理。

包括遥感数据的辐射定标、大气校正等处理，以提高数据的精度和可靠性。

2. 植被指数的提取。

通过遥感数据提取植被指数，包括归一化植被指数（NDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）等，以反映植被的生长状况和覆盖度。

3. 土壤水分的反演模型构建。

根据遥感数据和地面实测数据，构建土壤水分的反演模型。

本研究采用支持向量机（SVM）等机器学习算法进行模型的构建和优化。

4. 不同植被条件下土壤水分的反演。

根据不同植被类型，分别进行土壤水分的反演，并分析不同植被条件下土壤水分的分布规律和变化趋势。

四、结果与分析1. 植被指数的提取结果通过遥感数据的处理，成功提取了NDVI和SAVI等植被指数。

结果表明，不同植被类型下的植被指数存在显著差异，反映了不同植被类型的生长状况和覆盖度。

2. 土壤水分的反演结果通过构建的反演模型，成功进行了典型草原不同植被条件下土壤水分的反演。

结果表明，不同植被条件下土壤水分的分布规律和变化趋势存在显著差异。

基于HJ卫星数据的土壤含水量反演及其旱情预测熊世为;李卫国;贾天山;胡姗姗;景元书【摘要】干旱是影响中国农业生产的重要自然灾害之一。

为确定温度植被干旱指数( TVDI)法在苏北地区干旱监测中的适用性，本试验构建基于HJ卫星数据的NDVI-Ts 特征空间，提取TVDI并结合实测数据将遥感指数转化为土壤相对湿度。

结果显示：特征空间构建时，考虑NDVI>0.2区间可提高干、湿边的拟合精度；TVDI与各层土壤含水量均有一定的相关性，其中与10~20 cm土层土壤含水量的相关系数达-0.649~-0.854(P<0.01)。

结合同期降水数据，可认为基于HJ卫星数据的TVDI法对苏北地区旱情具有较好的监测效果。

%Drought is one kind of natural disasters that seriously affect agricultural production in China. In order to determine the feasibility of temperature vegetation dryness index ( TVDI ) used in drought monitoring in north of Jiangsu province, NDVI-Ts feature space was constructed by using HJ satellite data, temperature vegetation dryness index was ex-tracted and the remote sensing index combining the measured data was turned into relative soil moisture. The results showed that improving NDVI to be more than 0. 2 could improve the dry and wet edge fitting accuracy when constructing the feature space. TVDI index was correlated with soil moisture in different depths, and the coefficients between TVDI and soil mois-ture in the depth of 10-20 cm was from-0. 649 to-0. 854. Combined with contempory rainfall data, TVDI was applicable in drought prediction.【期刊名称】《江苏农业学报》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】7页(P1044-1050)【关键词】HJ卫星数据;NDVI-Ts 特征空间;温度植被干旱指数;干旱【作者】熊世为;李卫国;贾天山;胡姗姗;景元书【作者单位】滁州市气象局，安徽滁州 239000;江苏省农业科学院农业经济与信息研究所，江苏南京 210014;滁州市气象局，安徽滁州 239000;滁州市气象局，安徽滁州 239000;南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京 210044【正文语种】中文【中图分类】S165+.2农业上将长期无雨或少雨，使土壤水分不足、作物水分平衡遭到破坏而减产的灾害定义为干旱。

利用TVDI反演地表含水量方法研究利用MODIS资料构建了地表温度(Ts)-增强植被指数(EVI)的特征空间，拟合了特征空间中的干、湿边方程，计算了温度植被干旱指数(TVDI),并推导出利用TVDI和干、湿边土壤水分计算土壤含水量的方程。

在计算TVDI的过程中，为了减少高程的影响，利用数字高程模型(DEM)对Ts进行了订正；利用同期野外实测土壤湿度数据计算了干边上的土壤水分值，从而反演出帄均土壤含水量。

结果表明：①TVDI方法能反演土壤表层水分，实测值与预测值之间帄均绝对误差在15个百分点左右。

②高程校正后的TVDI能更好的反映土壤水分，与校正前相比，帄均绝对误差减少5个百分点，基本满足业务需要。

③使用野外与卫星同步采样的土壤湿度数据进行验证，发现TVDI指标与实测土壤湿度数据显著相关，能够较好地反映表层土壤湿度。

关键词:TVDI；土壤水分；MODIS；地表温度;DEM土壤水分是监测土地退化的一个重要指标，是气候、水文、生态、农业等领域的主要参数，在地表与大气界面的水分和能量交换中起重要作用。

遥感能够快速方便地获取大区域的地表信息，因此使用遥感监测土壤水分意义秉大。

20世纪80年代以来，以遥感监测地表辐射温度信息反演土壤水分的方法如应用于稀疏植被的热惯量法得到了广泛应用。

在多数情况下，地面一般为植被不完全覆盖，因此遥感探测到的地表温度必然受到植被覆盖度影响,较高的土壤背景温度会严重干扰旱情信息。

为了消除土壤背景的影响，将地表温度和反映植被覆盖度的植被指数联合考虑将会是提萬反演精度的右效途径。

Price、Carlson等人发现植被指数(NDVI)与地表温度(Ts)之间存在负相关关系，而且如果研宄区植被覆盖包含从裸土到全覆盖、土壤湿度从极干旱到极湿润的各种情况，以遥感资料获得NDVI和Ts为横、纵坐标的散点图呈三角形。

在这个三角形特征空间中，Goetz研究发现Ts与NDVI的斜率与土壤湿度之间为一元线性关系［1］，Sandholt等进一步结合对该特征空间生态特征的解释，提出用温度植被早情指数(TVDI, Temperature-Vegetation Dryness Index) 估算土壤表层水分状况，取得了良好的效果:1°］。

“遥感数据”资料汇总目录一、基于遥感数据的东海浮游植物生物量时空变化研究二、基于多源遥感数据的白龙江流域土壤水分反演研究三、九寨沟核心景区多源遥感数据地质灾害解译初探四、基于多源遥感数据的草原植被状况变化研究以内蒙古草原为例五、基于多尺度遥感数据的塔里木河干流地区植被覆盖动态六、联合GEE与多源遥感数据的黑龙江流域沼泽湿地信息提取基于遥感数据的东海浮游植物生物量时空变化研究随着科技的发展，遥感技术已经成为研究地球表面各种现象的有力工具。

在海洋学领域，遥感技术为研究者提供了大量有关海洋环境的数据。

东海是我国的重要海域，其浮游植物生物量的时空变化对海洋生态系统和气候变化有重要影响。

本文基于遥感数据，对东海浮游植物生物量的时空变化进行研究。

本研究采用了卫星遥感数据，结合地理信息系统（GIS）技术，对东海的浮游植物生物量进行了空间分析和时间序列分析。

具体包括数据预处理、生物量估算、空间分布分析、时间变化分析等步骤。

空间变化分析：根据遥感数据，我们分析了东海浮游植物生物量的空间分布特征。

研究结果表明，东海的浮游植物生物量存在明显的区域差异，主要受温度、盐度、营养盐等环境因素的影响。

时间变化分析：通过分析多年的遥感数据，我们发现东海浮游植物生物量存在明显的季节性变化。

在春季和夏季，由于温度升高和营养盐的增加，浮游植物生物量达到高峰。

而在秋季和冬季，由于温度降低和营养盐的减少，浮游植物生物量减少。

我们还发现东海浮游植物生物量在过去十年间呈现了上升趋势，可能与全球气候变暖和人类活动的影响有关。

本研究利用遥感数据对东海浮游植物生物量的时空变化进行了深入分析。

研究结果表明，东海浮游植物生物量在空间和时间上都存在显著的变异。

这些变化可能与环境因素和人类活动有关，对海洋生态系统和气候变化产生重要影响。

未来，我们将继续利用遥感技术对东海及其他海域的浮游植物生物量进行监测和研究，以期为海洋生态保护和气候变化应对提供科学依据。

多源遥感数据反演土壤水分方法张友静1,王军战2,鲍艳松3(1 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098;2 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000;3 南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044)摘要:基于A S AR A PP 影像数据和光学影像数据,根据水云模型研究了小麦覆盖下地表土壤含水量的反演方法。

利用TM 和M OD IS 影像构建的植被生物、物理参数与实测小麦含水量进行回归分析,发现T M 影像提取的归一化水分指数(N D W I)反演精度较好,相关系数达到0 87。

根据这一关系,结合水云模型并联立裸露地表土壤湿度反演模型,建立了基于多源遥感数据的土壤含水量反演模型和参数统一求解方案。

反演结果表明:该方案可得到理想的土壤水分反演精度,并可控制参数估计的误差。

反演土壤含水量和准同步实测数据的相关系数为0 9,均方根误差为3 83%。

在此基础上,分析了模型参数的敏感性,并制作了研究区土壤缺水量分布图。

关键词:土壤含水量;多源遥感数据;水云模型;A S AR;多尺度中图分类号:P338 9 文献标志码:A 文章编号:1001 6791(2010)02 0222 07收稿日期:2009 03 09基金项目:国家自然科学基金资助项目(40701130;40830639)作者简介:张友静(1955-),男,江苏南京人,教授,主要从事遥感机理与方法研究。

E m a i:l zhangy @j hhu edu cn 土壤含水量是地表和大气界面的重要状态参数,并直接影响地表的热量和水量平衡,因而受到水文、气象和农业灌溉等多个学科的关注。

微波土壤水分遥感研究始于20世纪80年代,其中最具代表性的是U laby 利用试验数据得出土壤后向散射系数的主导因素为粗糙度和含水量[1]。

80年代后,Dobson 和U laby 利用车载、高塔、航空平台的微波数据研究了土壤湿度反演的最佳工作模式,并一致认为小角度入射后向散射系数对土壤湿度最敏感[2]。

植被覆盖地表土壤水分反演研究进展发布时间：2022-09-01T06:24:53.913Z 来源：《科学与技术》2022年8期（下）作者：冉艳艳[导读] 传统土壤水分测量手段在对大范围地表监测时会耗费较大成本，而遥感技术为大范围地冉艳艳陕西地建土地勘测规划设计院有限责任公司，陕西西安，710075；摘要：传统土壤水分测量手段在对大范围地表监测时会耗费较大成本，而遥感技术为大范围地、实时地进行土壤水分测量提供了新的解决方案。

其中，SAR技术因具有穿透性强、对土壤水分敏感等特性在土壤水分领域备受关注。

使用SAR反演土壤水分时，主要受到植被覆盖和地表粗糙度两个因素的影响，当前主要方法是选择适用的植被微波散射模型以去除植被的影响，再选择适用的裸土微波散射模型，通过模型中后向散射系数、地表粗糙度和土壤水分之间的数学关系来反演土壤水分，以消除地表粗糙度的影响。

关键词：植被含水量，植被覆盖度，水云模型0引言水是地球上最常见的物质，并且是生命存在的基本条件，被誉为“生命之源”，而土壤水作为一种水的重要载体对地表和大气有着至关重要的影响[1]。

土壤水分也被称为土壤湿度，土壤中的水分主要来自降水和人工灌溉，同时也有少部分来自地下水的上升[2]。

无论是在理论研究还是实际生产中，土壤水分都扮演了重要的角色。

在理论研究中，土壤水分对地球生态系统中的水、碳和能量的循环有重要的影响，同时土壤水分对地表的蒸腾、散发作用有很强的控制作用，在研究全球尺度的生态循环时，土壤水分也是至关重要的影响因子[3]；土壤中的水分是土壤中微生物生存所必需的物质来源，也是地表动植物重要的能量来源，直接地影响地表植被的生长情况；在建立生态环境评价系统时，土壤水分也可以作为重要指标参与评定生态的稳定性[3]。

另外，大范围的土壤水分产品在解决水循环、水文和植被生长等方面的问题时有重要作用。

1 国内外研究现状利用主动微波遥感技术估算地表的土壤水分已经有了几十年的研究历史，国内外学者经过了大量实验研究发现SAR反演土壤水分的精度主要受到植被覆盖和地表粗糙度的影响。

基于Radarsat-2 SAR数据反演定西裸露地表土壤水分胡蝶;郭铌;沙莎;王丽娟;李巧珍;王静;刘伟刚【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】利用Radarsat-2 SAR数据和定西地区野外土钻法及WET仪器观测的土壤水分数据，分析了同极化后向散射系数与不同土层深度土壤水分之间的关系，采用交叉极化（VV/VH）组合模型反演土壤水分并进行对比验证。

结果表明：水平、垂直同极化后向散射系数均与10～20 cm土壤含水量相关性最好，相关系数R均为0．74；受地表粗糙度和土壤质地等影响，同极化后向散射系数与0～10 cm土壤水分相关性均较低。

交叉极化组合模型的反演值与10～20 cm实测土壤水分相关性较高，R值达0．75，而与0～10 cm和20～30 cm实测值的相关性较低（R值分别为0．47和0．52），但均通过α＝0．05的显著性检验；WET仪器实测0～6 cm土壤水分经校正后与反演值的相关系数为0．46（通过α＝0．01的显著性检验），校正后的结果有效提高了WET仪器测量精度。

交叉极化组合模型可用于裸露地表土壤水分的反演，更适用于提取10～20 cm土壤含水量信息。

%In this study,the relationships between the homology polarization backscattering coefficient and the soil moisture at different depths were analyzed based on the Radarsat-2 SAR data and the soil moisture observational data by using soil-drilling method and the WET sensor in Dingxi area,and the soil moisture from SAR was retrieved by using the cross polarization (VV/VH)combination model and validated with the measurement value.The results displayed that the horizontal and verticalpolarization backscattering coef-ficients had the best correlation with soil water content at 10-20 cm depth,and their correlation coefficients R were all 0.74.Howev-er,they were not significantly correlated to soil water content at 0-10 cm depth due to the influence of surface roughness and soil tex-ture.The soil moisture from SAR simulated by the cross polarization combination model was significantly correlated to the measured value at 10-20 cm depth,and the correlation coefficient R was0.75,while it was lower correlated with the measured soil moisture at 0-10 cm and 20-30 cm depths,and the correlation coefficients were 0.47 and0.52,respectively,which only passed 0.05 signifi-cance test.In additional,the correlation coefficient between corrected soil moisture measured by WET sensor at 0-6 cm depth and the simulation value was 0.46 (passed 0.01 significance test),and the calibration result improved effectively the measuring accuracy by WET sensor.So the cross polarization combination model could be used to retrieve the bare soil moisture,especially for 10 -20 cm depth soil moisture.【总页数】8页(P553-559,581)【作者】胡蝶;郭铌;沙莎;王丽娟;李巧珍;王静;刘伟刚【作者单位】中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州 730020;中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州730020;中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州 730020;中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州730020;甘肃省定西市气象局，甘肃定西 743000;中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州 730020;中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州 730020【正文语种】中文【中图分类】S152.7【相关文献】1.四极化 Radarsat -2数据对裸露地表土壤水分的反演 [J], 郑磊;王耀强;郭晓静;申晓华;杨茜雅2.基于极化雷达的裸露地表土壤水分反演研究 [J], 徐智;李彪3.双极化SA R数据反演裸露地表土壤水分 [J], 韩玲;秦小宝;陈鲁皖4.基于改进的BP神经网络裸露地表土壤水分反演模型对比 [J], 胡丹娟;蒋金豹;陈绪慧;李京5.基于多时相Sentinel-1 SAR数据的喀斯特石漠化区地表土壤水分反演研究 [J], 陈全;周忠发;王玲玉;但雨生;汤云涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于机器学习模型的多层土壤湿度反演
刘娣;孙佳倩;余钟波
【期刊名称】《河海大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(52)3
【摘要】为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。

结果表明:随机森林模型模拟结果更加稳定,反演效果更佳;受气象因子驱动的影响,3种机器学习模型对地表0~10 cm深度内土壤湿度的反演效果更佳,对深层土壤湿度的反演效果随着深度增加而变差;增加表层土壤湿度及不同深度土壤温度作为驱动因子可以有效提高机器学习模型对深层土壤湿度的反演能力。

【总页数】8页(P7-14)
【作者】刘娣;孙佳倩;余钟波
【作者单位】河海大学水灾害防御全国重点实验室;河海大学水文水资源学院;河海大学全球变化与水循环国际合作联合实验室;河海大学长江保护与绿色发展研究院【正文语种】中文
【中图分类】S152.71
【相关文献】
1.基于机器学习和全极化雷达数据的干旱区土壤湿度反演
2.基于不同植被指数TVDI和VSWI模型的焉耆盆地土壤湿度反演
3.基于4种植被指数TVDI模型的三
江平原土壤湿度反演4.基于GNSS-IR双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型5.基于改进BP神经网络的多层土壤湿度反演
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植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。

随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。

本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。

这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。

在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。

这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。

随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。

在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。

通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。

随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。

1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。

植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。

在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。

准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。

在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。