基于l波段的裸土区土壤水分微波遥感反演研究

以北京市大兴区为研究区，探讨利用alos/palsar数据反演裸土土壤水分的方法。由于palsar的后向散射系数主要与土壤水分及地表粗糙度有关，本研究使用aiem理论模型计算地表的同极化后向散射系数，oh半经验模型计算交叉极化的后向散射系数；由分析可知，同极化与交叉极化的差异不随土壤水分的变化而变化，仅随地表粗糙度的增加而减少，为此可建立后向散射系数与粗糙度之间的函数关系。本文利用bp神经网络算法反演研究区的裸土土壤水分含量，并利用实测数据对反演结果进行验证，结果表明估测裸土土壤水分含量误差为0.035m3/m3，相对误差为13.9%。因此，可以利用l波段主动微波遥感反演裸土土壤水分含量，且具有较高的精度。本研究成果可为农业灌溉、灾害监测、环境评估等提供信息支持，具有重要的现实意义与应用价值。