楊嘉輝 陳魯皖 王銳欣 趙淑鮮

摘? 要：提出了一種基于改進的水云模型的主動微波遙感土壤水分反演方法。首先，分別通過甘肅省張掖市祁連山中段的扁都口研究區(qū)的實測數(shù)據(jù)計算RVI、DVI、NDVI、NDWI、MSAVI等五種植被指數(shù)，建立適用于研究區(qū)的植被含水量經(jīng)驗方程，然后基于植被含水量經(jīng)驗方程構(gòu)建水云模型，對總的地表后向散射系數(shù)中的植被影響進行改正，結(jié)合水云模型和AIEM模型，建立改進的土壤水分反演算法。從五種植被指數(shù)中選取與植被含水量相關(guān)性最高的三種植被指數(shù)，然后利用九組植被指數(shù)組合參與土壤水分反演，對比并選擇反演結(jié)果精度較好的植被指數(shù)及其植被含水量經(jīng)驗方程。將文章方法與基于Jackson經(jīng)驗方程建立水云模型的反演算法進行了對比，結(jié)果表明，文章提出的改進水云模型的土壤水分反演算法精度較高，體現(xiàn)了該改進算法的優(yōu)勢與潛力。

關(guān)鍵詞：土壤水分;水云模型;AIEM;反演

中圖分類號：P237? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）10-0013-03

Abstract： An active microwave remote sensing soil moisture retrieval method based on improved water cloud model is proposed. First of all， based on the measured data of Biandukou study area in the middle part of Qilian Mountain in Zhangye City， Gansu Province， RVI， DVI， NDVI， NDWI and MSAVI are calculated， and the empirical equation of vegetation water content suitable for the study area is established. Then based on the empirical equation of vegetation water content， the water cloud model is constructed to correct the vegetation influence in the total surface backscattering coefficient. By combining water cloud model and AIEM model， an improved inversion algorithm of soil moisture is established. Three vegetation indices with the highest correlation with vegetation water content were selected from the five vegetation indexes， and then nine groups of vegetation indexes were used to participate in the inversion of soil moisture. And the vegetation index with better accuracy of inversion results and the empirical equation of vegetation water content are compared and selected. The method proposed in this paper is compared with the inversion algorithm of water cloud model based on Jackson empirical equation. The results show that the soil moisture inversion algorithm of the improved water cloud model proposed in this paper has higher accuracy， which reflects the advantage and potential of the improved algorithm.

Keywords： soil moisture; water cloud model; AIEM; inversion

引言

土壤水分在地球生態(tài)系統(tǒng)中占據(jù)著重要的位置，對生態(tài)、經(jīng)濟、發(fā)展等都有不可忽視的影響[1]。干旱半干旱地區(qū)相對于其他地區(qū)不僅土壤中所含水分較少，而且存在大量農(nóng)田、草地、灌木等低矮植被覆蓋區(qū)域。對這些區(qū)域的土壤水分進行研究時，消除植被影響能夠更加精確地獲取到土壤水分，為旱情防治、氣候變化，區(qū)域規(guī)劃發(fā)展等方面提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

目前，基于主動微波遙感反演土壤水分是對土壤水分進行大尺度、高精度、實時監(jiān)測的重要手段。在植被覆蓋的地表，植被層的存在會使土壤微波輻射信號發(fā)生衰減、散射，并使得植被覆蓋地表土壤水分與后向散射系數(shù)之間的關(guān)系更復(fù)雜，增大了反演難度[1]，因此必須校正植被的影響。

傳統(tǒng)植被覆蓋影響的校正主要有以下兩種方法：一是利用微波植被散射理論模型，定量估算出植被散射在總體后向散射中所占比例，如MIMICS模型[2]。二是通過經(jīng)驗或半經(jīng)驗?zāi)Ｐ投坑嬎愠鲋脖粚笙蛏⑸涞挠绊懖糠郑缢颇Ｐ蚚3]。

上述兩種模型都需要計算植被含水量，常用的是Jackson[4]等人建立的植被含水量和植被覆蓋指數(shù)之間的經(jīng)驗方程。由于不同的研究區(qū)具有不同的植被覆蓋類型，Jackson經(jīng)驗方程不一定適用于所有區(qū)域。而且該經(jīng)驗方程只使用了NDVI和NDWI兩個指數(shù)，不能完全反映地表植被覆蓋情況，有必要選取更多的植被指數(shù)進行對比。

基于以上考慮，提出了一種基于改進的水云模型的土壤水分反演方法。該方法首先根據(jù)對植被冠層、覆蓋度、土壤背景的變化、土壤亮度的敏感程度，選擇了常用的五種植被指數(shù)RVI、DVI、NDVI、NDWI、MSAVI，并通過TM影像計算這五種植被指數(shù)。然后分別運用五種植被指數(shù)和植被含水量實測數(shù)據(jù)構(gòu)建適用于研究區(qū)的植被含水量經(jīng)驗方程?；谏鲜鼋?jīng)驗系數(shù)建立水云模型改正反演區(qū)域的后向散射系數(shù)，以消除植被影響。結(jié)合水云模型和AIEM[5]模型，建立改進的反演算法。選取反演精度最好的植被指數(shù)，將本文方法與通過Jackson經(jīng)驗方程建立的水云模型反演算法進行了對比，以驗證本文改進算法反演土壤水分的有效性。

1 土壤水分反演中去除植被覆蓋影響的方法

1.1 MIMICS模型

MIMICS模型是由美國密歇根州立大學(xué)Ulaby等人于1990年提出[2]，理論基礎(chǔ)為一階輻射傳輸模型，大多用于高大植被覆蓋地區(qū)，如森林等。

1.2 水云模型

水云模型（water cloud model）Attema和Ulaby等人于1978年在輻射傳輸模型的基礎(chǔ)之上提出的用于估算農(nóng)作物覆蓋地表土壤水分[2]。

總的說來MIMICS模型對植被層散射的描述細致，但是該模型需要錯綜復(fù)雜的參數(shù)。水云模型相對MIMICS模型更簡單、更容易解算，對于稀疏植被覆蓋地區(qū)適用性較強。故本文選用水云模型改正植被對后向散射系數(shù)的影響。

1.3 本文的改進算法

本文的改進算法的步驟如下：

（1）通過遙感數(shù)據(jù)得到Envisat ASAR數(shù)據(jù)和Landsat 5光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)。

（2）通過TM數(shù)據(jù)計算RVI、DVI、NDVI、NDWI、MSAVI等五種植被指數(shù)。

（3）分別建立這五種植被指數(shù)與植被含水量的經(jīng)驗方程，從中選取與植被含水量相關(guān)性最好的三種經(jīng)驗方程。

（4）基于上述經(jīng)驗方程組合成九種植被含水量，建立水云模型并改正反演區(qū)域的后向散射系數(shù)，以消除植被影響。

（5）結(jié)合水云模型和AIEM模型，建立改進的土壤水分反演算法。

（6）利用這九組不同的經(jīng)驗方程參與土壤水分反演，對比并選擇反演結(jié)果精度較好的植被指數(shù)組合。

（7）通過將本文方法與通過Jackson經(jīng)驗方程建立的基于水云模型的反演算法進行了對比。

Jackson經(jīng)驗方程如下：

mveg=4.2857NDVI-1.5429，NDVI>0.51.913NDVI2-0.3215NDVI，0.17

2 地表土壤水分反演試驗

2.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

（1）研究區(qū)簡介

研究區(qū)位于甘肅省張掖市祁連山中段的扁都口，中心位置為北緯38°20′42.04″，東經(jīng)100°30′49.50″。扁都口海拔3500多米，該研究區(qū)地表覆蓋物包括油菜、大麥、裸土等。

（2）地面測量數(shù)據(jù)

本文采用中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的“黑河綜合遙感聯(lián)合試驗”共享數(shù)據(jù)。研究區(qū)由扁都口樣方1和扁都口樣方2組成，共計50個采樣點（包含中心點和角點）。與衛(wèi)星過境同步，2007年10月17日，在扁都口樣方1和扁都口樣方2，測得土壤體積含水量（cm3/cm3）和植被含水量。

（3）衛(wèi)星數(shù)據(jù)

衛(wèi)星數(shù)據(jù)分別為2007年10月17日的Envisat ASAR數(shù)據(jù)和TM數(shù)據(jù)。前者為AP（Alternating Polarisation）模式，包含VV/VH極化組合方式，地面分辨率為12.5m，入射角歸一化為23°。

2.2 反演試驗

在反演土壤水分時，首先通過ENVI5.2中的Resize Data將Envisat ASAR圖像降采樣成30m×30m，與TM影像分辨率保持一致。由于下載的數(shù)據(jù)已經(jīng)是L1B級別，無需多視處理和斜地距轉(zhuǎn)換，只需要使用SNAP分別對兩者進行輻射定標、地形校正與濾波。然后通過ENVI5.2中的basic math分別計算RVI、DVI、NDVI、NDWI、MSAVI等五種植被指數(shù)，植被指數(shù)的計算公式詳見文獻[6]。利用Excel的數(shù)據(jù)分析中多元回歸統(tǒng)計功能，分別建立這五種植被指數(shù)與植被含水量的經(jīng)驗方程，建立的經(jīng)驗方程（（2）-（6））如下：

mveg=0.9853NDVI2+0.5218NDVI+0.2499（R2=0.6999）（2）

mveg=1.2687NDWI2-1.1309NDWI-0.0679（R2=0.6594）（3）

mveg=-0.0724RVI2+0.5469RVI-0.2619（R2=0.6992）（4）

mveg=0.000003DVI2+0.0081DVI+0.2022（R2=0.7136）（5）

mveg=1.2849MSAVI2-0.1923MSAVI+0.3099（R2=0.701）（6）

從上述經(jīng)驗方程中選取植被指數(shù)與植被含水量R2最高的三個指數(shù)NDVI、DVI、MSAVI，并運用水云模型改正后向散射系數(shù)。然后結(jié)合AIEM模型建立LUT（look up table）表[7]反演驗證點的地表土壤水分，在運行AIEM模型時，輸入平均雷達入射角23°;驗證點的均方根高度（S）實測值（實測數(shù)據(jù)中選取70%的點作為采樣點，30%作為驗證點）;土壤水分取值范圍（Mv）為5%～55%，步長為1%，相關(guān)長度取值范圍為30cm～90cm，步長為0.1cm;在LUT表內(nèi)，使用成本函數(shù)反演研究區(qū)的土壤水分。由于AIEM模擬交叉極化的后向散射系數(shù)與實測值偏差較大，所以本文采用的成本函數(shù)如下：

|？駐σ|min=|σVV，M-σVV，AIEM|（7）

上式中，σVV，M為影像的后向散射系數(shù);σVV，AIEM為AIEM模擬的后向散射系數(shù);？駐σ為影像的后向散射系數(shù)與AIEM模擬的后向散射系數(shù)的差。

3 結(jié)果驗證

為了驗證本文基于水云模型的改進土壤水分反演方法的有效性，將本文方法與通過Jackson經(jīng)驗方程建立的反演算法進行比較。

首先，不考慮植被影響進行驗證點土壤水分反演，將計算出的土壤水分反演值與土壤水分實測值進行比較，生成散點圖，如圖1。

其次，使用Jackson的經(jīng)驗方程進行驗證點土壤水分反演，生成計算出的土壤水分反演值與土壤水分實測值散點圖，如圖2。

最后，將本文選取的指數(shù)應(yīng)用于驗證點土壤水分反演，將計算出的土壤水分反演值與土壤水分實測值進行比較，生成散點圖，如圖3。

從圖表中可以看出，直接使用Jackson經(jīng)驗方程反演研究區(qū)土壤水分的效果稍微優(yōu)于未考慮植被影響的反演算法，本文提出的方法反演精度較好。

4 結(jié)論

提出了一種基于水云模型的改進反演地表土壤水分算法。該算法計算五種植被指數(shù)，建立了不同的植被含水量的經(jīng)驗方程。建立水云模型，并改正總的地表后向散射系數(shù)中的植被影響。然后結(jié)合水云模型和AIEM模型，建立改進的土壤水分反演算法。經(jīng)實測數(shù)據(jù)驗證，結(jié)果表明：

（1）在本研究區(qū)，RVI、DVI、NDVI、NDWI、MSAVI這五種指數(shù)中與植被含水量相關(guān)性最好的是NDVI、DVI、MSAVI。

（2）在反演土壤水分時，選取植被指數(shù)NDVI為水云模型中的V1，MSAVI為水云模型中的V2的效果最好，R2=0.6853，RMSE=0.1096。

（3）在水云模型中，本文的與植被類型相關(guān)的經(jīng)驗系數(shù) A、B是采用前人研究成果，后續(xù)可在研究區(qū)實地采集大量植物樣本，計算植被含水量并建立更適合于本研究區(qū)的經(jīng)驗系數(shù)。

致謝：感謝中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//westdc.westgis.ac.cn）提供的“黑河綜合遙感聯(lián)合試驗”共享數(shù)據(jù)。

參考文獻：

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[2]ULABY F T， SARABANDI K， MCDNALD K， etal. Michigan microwave canopy scattering model[J].International Journal of Remote Sensing， 1990，11（7）：1223-1253.

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[6]趙英時.遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].科學(xué)出版社，2003.

[7]張武.低矮植被覆蓋下墊面地表土壤水分反演研究[D].長安大學(xué)，2018.