發(fā)布時間：2025-02-11 10:36

　　土壤水分是全球水、能源和碳循環(huán)的關(guān)鍵變量,同時也是農(nóng)作物生長、作物長勢監(jiān)測、作物估產(chǎn)及旱情監(jiān)測的基本參數(shù)。合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)可以實(shí)現(xiàn)全天時、全天候的采集數(shù)據(jù),由于SAR后向散射系數(shù)對土壤介電常數(shù)的敏感性,而土壤水分又是土壤介電常數(shù)的決定因素,因此SAR遙感被廣泛應(yīng)用于土壤水分反演研究。但雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)、地表粗糙度等因素對SAR反演土壤水分的干擾很大,特別是在農(nóng)田區(qū)域,干擾因素更為復(fù)雜,又包括植被冠層結(jié)構(gòu)、植被含水量等因素影響。因此為提高農(nóng)田區(qū)域土壤水分的反演精度,需要有效的剔除這些干擾。而以往的研究多集中在經(jīng)驗(yàn)、半經(jīng)驗(yàn)、物理模型等方法,這些模型的輸入?yún)��?shù)在真實(shí)地表很難獲得,且僅僅適用于小區(qū)域的土壤水分反演。變化探測算法因其無需先驗(yàn)知識、只要有雷達(dá)、光學(xué)數(shù)據(jù),就能有效地減弱地表粗糙度和植被覆蓋等干擾,在大面積的農(nóng)田區(qū)域反演土壤水分具備優(yōu)勢,歐空局發(fā)布的哨兵系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)兼具雷達(dá)、光學(xué)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣,且時間分辨率(12天)和空間分辨率(10m)很高,為變化探測算法提供了有力支持。本文研究變化探測算法在農(nóng)田區(qū)域土壤水分反演的可行性,取得的...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景和研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
    1.4 創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 后向散射系數(shù)及土壤水分介紹
    2.1 后向散射系數(shù)
    2.2 土壤水分和土壤介電常數(shù)
        2.2.1 土壤水分
        2.2.2 土壤的復(fù)介電常數(shù)
    2.3 EC-5 土壤水分傳感器及土壤水分實(shí)測值測量
第3章 地表參數(shù)測量及遙感數(shù)據(jù)處理
    3.1 地表參數(shù)測量
        3.1.1 監(jiān)測網(wǎng)的布設(shè)
        3.1.2 地表的幾何特征描述
        3.1.3 地表的參數(shù)計(jì)算
    3.2 哨兵數(shù)據(jù)介紹
        3.2.1 哨兵1 號衛(wèi)星介紹
        3.2.2 哨兵2 號衛(wèi)星介紹
    3.3 哨兵數(shù)據(jù)處理流程
        3.3.1 哨兵1 號數(shù)據(jù)處理
        3.3.2 哨兵2 號數(shù)據(jù)處理
        3.3.3 NDVI插值分析
第4章 變化探測算法研究與反演精度分析
    4.1 變化探測算法的理論基礎(chǔ)及適用性
        4.1.1 理論基礎(chǔ)
        4.1.2 適用性分析
    4.2 變化探測算法研究
        4.2.1 基于長時間序列數(shù)據(jù)的變化探測算法
        4.2.2 引入IEM模型的變化探測算法
        4.2.3 基于相鄰兩期雷達(dá)數(shù)據(jù)的變化探測算法
    4.3 幾種反演方法的精度評定與分析
        4.3.1 評定精度的指標(biāo)
        4.3.2 各方法整體精度分析
        4.3.3 綜合分析與討論
        4.3.4 小結(jié)與反演結(jié)果
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號：4033134