植被含水量的遥感反演方式..

2019‐06‐15植被参数遥感反演种间竞争条件下互花米草光谱特征分析及叶绿素含量反演研究目录研究背景1数据来源2光谱分析与叶绿素反演3总结401研究背景面临外来物种入侵等威胁长江口盐沼湿地互花米草vs 芦苇等湿地生态系统重要的生态服务价值面积占5.8%丰富的生态系统产品和服务宏观研究→精细化研究单一物种→多物种混合-入侵物种与本地物种的竞争-生态学–光谱学–遥感科学湿地生态遥感以国产高分系列为例-空间分辨率GF2: 1m-光谱分辨率GF5: 0.45~12.5μm ，12个谱段-时间分辨率GF4: 分钟级机遇挑战种间竞争条件下互花米草光谱特征分析及叶绿素含量反演研究种间竞争生态学研究多(入侵机制、扩散方式、影响因子等)光谱学研究少互花米草生态学研究多(环境影响、生物多样性、驱动因子等)光谱学研究少，遥感主要针对纯物种分类和制图长江口盐沼湿地：华东师大、复旦大学、同济大学、南大、中科院、上师大叶绿素反演农田研究多，湿地研究少光谱指数多，集成应用少123入侵机制-Yokomizo,2009;Z. Ge, 2013; Hu,2015等扩散方式-Paradis,2014;H.Liu,2017影响因子-B.Li,2009;Medeiros,2013环境影响-B.Li,2012;C.Zhang,2017等生物多样性-C. Wang,2006;L. Tang;2013光谱-Z.Gao,2006;B. Zhao, 2015制图-Davranche,2013;Ai,2017叶绿素-Jacquemoud,2009;Main,2013等生物量-Quan,2011;Verrelst,2013;Pastor,2015;LAI-Ustin, S.2009;Tian,2013;B.Liu,2016等01数据来源数据来源研究意义研究区崇明东滩野外实验基地长江口北部典型盐沼湿地典型湿地植被互花米草VS 芦苇。

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。

遥感生物量反演反演原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述遥感生物量反演是利用遥感技术对地表物质进行监测与测量，通过反演算法来估算生物量密度的一种方法。

在生态环境监测、资源管理和气候变化研究等领域具有重要的应用价值。

本文旨在探讨遥感生物量反演的原理及其在环境研究中的应用，以期为相关研究提供参考和借鉴。

遥感技术为生物量反演提供了全新的视角和手段，可以实现对辽阔地域范围内生物量的遥感监测和评估。

通过对地表反射、辐射和散射数据的提取和分析，结合地面实测数据和数学模型，可以精确地反演出不同植被类型的生物量分布情况。

这种非接触式的监测方法极大地提高了生物量反演的效率和精度，同时也为科学研究和资源管理提供了更加便捷的工具和手段。

在未来的发展中，随着遥感技术的不断创新和完善，遥感生物量反演将更加深入到生态环境监测、碳汇评估和气候变化研究等领域。

同时，对于生物量反演算法和模型的进一步优化和改进也将成为未来研究的重点之一。

希望通过本文的探讨和总结，可以为遥感生物量反演的研究和应用提供一定的参考和指导。

1.2 文章结构:本文将分为三个主要部分，即引言、正文和结论。

在引言部分，将对遥感生物量反演的概念进行概述，介绍文章的结构和目的。

在正文部分，将从遥感技术的概述开始，然后详细解释生物量反演的原理，最后探讨其应用与发展。

在结论部分，将总结生物量反演的原理，讨论其实际应用意义，并展望未来的发展方向。

通过这三个主要部分的论述，读者可以全面了解遥感生物量反演的反演原理及其在现实中的应用和未来的发展前景。

1.3 目的目的部分的内容：本文旨在深入探讨遥感生物量反演的反演原理，通过对遥感技术和生物量反演的基本概念进行介绍，进一步阐述生物量反演原理的相关理论与方法。

同时，通过对该技术在实际应用和发展趋势进行分析，探讨生物量反演在资源监测、环境保护和生态研究等领域的潜在意义。

最终，通过总结反演原理及其实际应用意义，展望未来遥感生物量反演技术的发展方向，为相关领域的研究提供参考和借鉴。

利用ENVI软件反演土壤湿度指数晏红波2015-03-200. 绪论土壤湿度在陆地与大气界面进行水分和能量的交换过程中起重要作用，同时对农作物的生长起决定性作用，而且影响着土地退化、植被覆盖，是气候、生态、水文、农业等多个领域的重要参数。

区域性和大尺度的陆地土壤湿度变化信息对于陆气交互作用平衡和陆面水文研究、改善区域及全球气候模式预报结果、水涝和干旱的监测、农作物生长态势评估、自然和生态环境问题的研究等都是十分关键的因素。

因此，研究区域性和大尺度的陆地土壤湿度变化情况意义重大，这也是当前国际研究的热点问题之一。

传统的土壤湿度监测方法包括烘干称重法、中子仪探测法、电阻法等，虽然可以比较准确地监测小范围内的土壤含水量，但是需要耗费较大的人力和时间，时效性不高，而且不能完全反映出较大区域内的土壤含水量的情况，不能用于大范围土壤水分的监测。

利用遥感手段反演土壤湿度可以实现全区域大面积的实时动态监测，因此利用遥感手段监测土壤湿度越来越引起人们的重视。

常用的遥感波段包括可见光，近红外，热红外以及微波等。

不同波段反演土壤湿度所用的反演方法也不同。

1. 遥感反演土壤湿度的主要方法遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。

（1）微波遥感土壤湿度法分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。

此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。

土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。

因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。

A 主动微波遥感监测法以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。

因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。

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]。

基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感反演技术引言：在农作物生长和土壤管理中，植被和土壤湿度的监测是至关重要的。

然而，传统的观测方法往往耗时耗力，并且难以在大范围内提供准确的数据。

基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感技术因其高效、准确的特点，越来越受到研究者的关注。

本文将介绍微波雷达的工作原理、植被与土壤湿度的反演算法以及该技术在农业领域中的应用。

一、微波雷达的工作原理微波雷达是一种通过发射微波信号并接收反射信号来获取目标物理性质的仪器。

它可以利用射频信号的干涉、散射、吸收等特性，实现植被与土壤湿度的遥感监测。

微波雷达的工作原理主要涉及雷达回波的处理和数据解析。

首先，雷达向地面发射微波信号，经过植被和土壤后，一部分信号被反射回来。

接收机会接收到这些回波信号，并将其转化为数字数据。

这些数字数据包含了与植被和土壤湿度相关的信息。

然后，研究人员利用雷达的回波数据进行处理和解析。

通过分析回波信号的幅度、相位、极化等特征，可以推断出植被的生长状况和土壤湿度的分布情况。

例如，植被的反射率与其覆盖率和生长状态相关，土壤湿度则与微波信号的吸收和散射有关。

二、植被与土壤湿度的遥感反演算法植被与土壤湿度的遥感反演算法是微波雷达技术中的核心环节。

目前，常用的反演算法主要包括基于回波幅度和相位的模型方法以及基于极化特征的统计方法。

1. 基于回波幅度和相位的模型方法在这种方法中，研究人员通过建立植被与土壤湿度的数学模型，利用回波幅度和相位等信息来反演植被覆盖度和土壤湿度。

该方法适用于植被较为单一且土壤湿度变化较小的区域。

然而，由于植被和土壤湿度的反射和散射特性具有一定的复杂性，模型方法在复杂地形和多种植被类型的区域中可能存在精度不高的问题。

2. 基于极化特征的统计方法相较于模型方法，统计方法更注重于植被和土壤湿度的统计学特征。

通过对多极化和多角度的雷达数据进行统计分析，研究人员可以推断出植被覆盖度和土壤湿度。

这种方法适用于复杂地形和多植被类型的区域，能够提供更准确的结果。

土壤水分遥感反演研究进展一、本文概述Overview of this article随着遥感技术的快速发展，其在土壤水分监测方面的应用日益广泛，成为研究土壤水分动态变化的重要手段。

土壤水分遥感反演，即通过遥感手段获取地表土壤水分信息的过程，已成为遥感科学与农业科学交叉领域的研究热点。

本文旨在综述土壤水分遥感反演的研究进展，探讨不同遥感数据源、反演算法及其在实际应用中的优缺点，为进一步提高土壤水分遥感反演的精度和效率提供参考。

With the rapid development of remote sensing technology, its application in soil moisture monitoring is becoming increasingly widespread, becoming an important means of studying the dynamic changes of soil moisture. Remote sensing inversion of soil moisture, which is the process of obtaining surface soil moisture information through remote sensing methods, has become a research hotspot in the intersection of remote sensing science and agricultural science. This article aims to review the research progress of soil moisture remotesensing inversion, explore different remote sensing data sources, inversion algorithms, and their advantages and disadvantages in practical applications, and provide reference for further improving the accuracy and efficiency of soil moisture remote sensing inversion.本文首先介绍了土壤水分遥感反演的基本原理和方法，包括遥感数据源的选择、预处理、反演算法的设计与实施等。

如何利用遥感技术进行植被水分测绘与监测遥感技术是一种通过对地球表面进行卫星或飞机的高空观测，利用传感器获取遥感图像并对其进行处理与分析的方法。

它可以应用于多个领域，其中包括植被水分测绘与监测。

本文将介绍如何利用遥感技术来进行植被水分测绘与监测。

第一部分：植被水分测绘植被水分测绘是一项重要的任务，它可以帮助我们了解植物的生长状况、监测土壤的湿度以及预测水资源的分布。

遥感技术可以提供多光谱或高光谱图像，利用这些图像可以获取植被水分信息。

首先，遥感图像可以通过对不同波段的光反射率进行分析来估计植被水分含量。

植物叶子中的水分会影响光的吸收和散射过程，因此可以通过检测不同波段的光反射率差异来推断植物的水分状态。

例如，在近红外(NIR)波段和红光(R)波段之间的差异可以用来估计植被的水分含量。

其次，遥感技术还可以通过计算植被指数来提取植被水分信息。

植被指数是一种通过比较植物叶片对不同波段的反射率来评估植物水分状况的指标。

其中最常见的指数是归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和叶绿素指数(Chlorophyll Index, CI)。

这些指数的计算公式中包含了红光和近红外波段，根据它们的数值可以判断植物的水分含量。

第二部分：植被水分监测除了植被水分测绘，遥感技术还可以用于植被水分的长期监测。

通过获取多个时间点的遥感图像，我们可以进行时间序列分析来了解植被的水分变化趋势。

首先，时间序列分析可以帮助我们观察植物在不同季节或阶段的水分变化。

通过对多个时间点的遥感图像进行比较，可以发现植物在干旱季节水分含量下降，而在雨季水分含量增加。

这些变化可以帮助我们更好地了解植物对水分的响应机制。

其次，时间序列分析可以揭示植物水分变化的周期性。

例如，通过对多年的遥感数据进行分析，我们可以发现一些植物在年度或长期尺度上的水分变化规律。

这对于植物生长与调控、农业灌溉策略的制定等方面都具有重要意义。

遥感反演土壤湿度的主要方法遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。

1.1 微波遥感土壤湿度法分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。

此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。

土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。

因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。

1.1.1 主动微波遥感监测法以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。

因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。

国内李杏朝据微波后向反射系数法，用x波段散射计测量土壤后向反射系数，与同步获得的X 波段、HH极化机载SAR图像一起试验监测土壤水分；田国良等在河南也应用此方法也进行土壤水分研究。

主动微波遥感土壤水分精度较高，且可以全天候使用，成为监测水分最灵活、最适用、最有效的方法，随着大量的主动微波遥感器的卫星（ERS系列、EOS、SAR、Radar sat、ADEOS、TRMM 等）的发射升空，将使微波遥感的成本不断下降，逐渐被应用于实践1.1.2 被动微波遥感监测法原理同主动微波遥感法。

值得指出，植被在地表过程研究中的影响突出，为了消除植被的影响，必须同时重视植被的遥感监测，建立相关的计算模型。

Teng等通过实验得出在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用19GHZ波段，此时SMMR 的6.6GHZ波段比SSM／I的19GHZ在遥感监测土壤湿度信息方面的精度更高。

说明在植被较密时，为了消除植被对土壤湿度反演的影响，应尽量选择波段较长的微波辐射计。

1.2 作物植被指数法采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了70％-90％红光，反射了大部分绿光，而由于叶肉组织的作用，后行叶片在近红外波段的反射较强。