基于FY-3B/MWRI被动微波遥感产品的土壤水分特征分析本文利用FY-3B被动微波遥感产品数据，以中国（3°51′N-53°33′N，73°33′E-135°05′E）为研究范围，使用IDL和Arcgis等软件处理和分析2012-2014年该地区土壤水分资料，并选取甘肃省六个站台，对比处理得到的土壤水分数据与地面观测得到的20-20时平均降水量和平均气温，简单分析土壤水分分别与之的变化关系。结果表明，全国大部分地区土壤水分值在春季、夏季呈现为上升趋势，在秋季和冬季呈现为下降趋势。土壤水分值在每年7、8月份达到最大值（0.4~0.5 cm3/cm3），并且最大值区域相对集中在东北地区、江淮、黄淮流域等。甘肃六站台大部分的土壤水分值在4-10月份中波动较明显，在11月至次年3月波动相对较弱，在对应的时间段中，20-20时平均降水量与之有着明显的响应，平均温度则与之有相对一致的变化趋势。
关键词：土壤水分，MWRI，被动微波
第一章绪论
1.1 选题的背景
地表土壤水分是控制陆地和大气间水热能量交换的关键因子之一，对全球陆地表面蒸散、生态系统水体循环以及碳循环起着重要作用，是气候模式、水文模型、生态系统评价和农业估产等领域的主要输入参数。土壤水分的时空分布与动态变化，不仅对陆地-大气间热量平衡、陆面大气环流和土壤温度变化产生显著的影响，同时也对农业干旱程度起着指导作用。据统计，全国平均每年农业旱灾受灾面积37500-45000亩，占农作物总播种面积的20%-25%[1]。尤其近几十年来频繁发生的干旱是世界范围的重大灾害性气候问题，已直接和间接地阻碍了社会经济的发展并威胁着人类的生存。大范围的土壤水分的监测是农业过程研究和环境因子评价的重要组成部分，而区域尺度甚至全球范围的土壤水环境反演又是陆地过程模式研究中必不可少的一个参量。我国是具有多种典型气候分布的国家，其中西部与北部部分地区属干旱半干旱气候，干旱半干旱地区与季风区的分界线约在河西走廊[2]，因此研究土壤水分的变化，将在改善我国各地区区域及局地气候、预测区域干湿情况研究中具有重要意义。
1.2 国内外进展
卫星遥感土壤湿度产品有广泛的应用前景，我国近几年许多学者利用AMSR-E土壤湿度产品已开展了一系列相关研究。刘万侠[3]等人利用AMSR-E 卫星被动微波遥感数据，计算分析地表微波极化差异指数（MPDI）的月平均分布，绘制水分变化程度分布图，并于实际降水情况比较。马媛[4]利用其反演的微波遥感AMSR-E辐射计的土壤湿度数据对新疆的季节变化和年际变化进行分析；考虑田间持水量等土壤水分要素，确定土壤墒情指数；根据土壤墒情分级标准界定新疆干旱等级，确定旱情的发生状况。陈洁[5]等人则对AMSR-E土壤湿度产品在我国西北地区的精度验证，并与NCEP／NCAR在分析土壤水分做比较，分析AMSR-E土壤湿度在西北地区的可信度。席家驹[6]利用试验观测数据对比分析了3种国际上比较广泛关注的高级微波扫描辐射计/地球观测系统（AMSR-E/EOS）土壤湿度产品（JAXA，NASA及VUA）的精度，并且基于青藏高原土壤湿度观
测网，制作了青藏高原地区土壤湿度时空分布图，对比了3种产品对青藏高原地区土壤湿度时空分布特征描述的准确性，分析了其适应性。
基于FY-3B／MWRI数据，国内同样做了许多研究，如鲍艳松[7]等人利用高级积分方程模拟多个地标参数条件下的FY-3B／MWRI资料，并验证其建立的我国西部地区裸露地表土壤湿度反演模型。陈昊、金亚秋[8]等人根据中国风云气象卫星FY-3B/MWRI与近年在轨业务运行的Aqua卫星AMSR-E的技术参数，基于晴空大气辐射传输模型的模拟，分析了技术参数入射角等对辐射亮度温度Tb （Brightness temperature）的影响，并以此对AMSR-E原始多通道Tb数据进行入射角修正。基于辐射校准后的FY-3BM/MWRI各通道Tb特征，用极化与散射特征指数，对2011年长江流域两湖地区的连续发生的干旱、降雨、水涝灾害等进行了评估与分析，表明FY-3B MWRI可以有效地监测旱涝灾害。但国内此方面研究多专注于反演模型的建立以及对比AMSR-E被动遥感产品的精度验证，而缺乏对已有反演数据产品应用及探索。本文基于FY-3B／MWRI反演数据产品资料分析我国2012-2014年土壤水分时空变化特征，以期为FY-3B／MWRI产品广泛应用在我国大部分区域的大气、生态、水文等过程响应研究，以及对社会、经济的可持续发展提供技术支持。
1.3 理论依据
传统的土壤水分测量方法能够精确测量单点的土壤水分，但不能满足大尺度、动态监测土壤水分的要求。随着微波遥感技术的发展与完善，已经研发了基于卫星可见光遥感、热红外遥感和微波遥感的土壤水分检测方法，使得大尺度、动态监测土壤水分成为可能。可见光和热红外遥感的监测方法利用土壤温度和地表植被指数与土壤水分的关系间接估算土壤水分，没有考虑遥感资料与土壤水分的物理过程，其反演结果已受到植被覆盖状况的影响。微波遥感能够直接捕获土壤的介电性质，而土壤介电性质很大程度上取决于土壤水分从干燥土壤到饱和土壤，其介电常数的实部变化范为4～80.因此，利用微波遥感的观测资料反演土壤水分有坚实的物理基础。另外，卫星微波遥感具有全天候的观测能力，能够实现多频率多极化的观测方式，并对植被层和表层土壤有一定的穿透能力。综合上述原因，微波遥感被认为是目前及未来探测土壤水分最有潜力的工具和手段[5]。
目前有两种基本的微波遥感检测土壤湿度方法：一个是采用成像雷达的主动微波方法，一个是基于微波辐射计的被动微波方法[9]。主动微波遥感土壤湿度以应用X波段侧视雷达为主，主要是后向发射系数法。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，即不同含水量土壤的微波后向散射系数不同，通过建立二者的关系，可达到监测土壤水分的目的。被动微波遥感法与主动微波遥感原理相同，它是通过微波辐射计获得土壤亮度温度，然后依据物理模型反演土壤水分。在被动微波传感器技术发展的过程中，人们通过研究发现，被动微波遥感在反演土壤水分的各种技术中成为最有效的方法之一[10]。与主动微波遥感相比，被动微波遥感土壤湿度研究开展得较早，其算法种类多，也更成熟。
我国是具有多种典型气候分布的国家，其中西部与北部部分地区属干旱半干旱气候，干旱半干旱地区与季风区的分界线约在河西走廊[2]。本研究对FY-3B被动微波遥感数据日土壤湿度产品进行处理，获得我国的土壤湿度数据，在此基础对该地区土壤湿度时空变化特征进行研究，并分析与地面气象观测数据的相关关系，为土壤水分的研究和风云卫星的应用提供支持。
第二章正文
2.1 研究区域概况
气象干旱是降水与蒸发不平衡而形成的持续的水分短缺的现象，主要表现在降水量不足。因此，降水量的时空分布在一定程度上决定了干旱的时空分布。中国位于亚洲东部、太平洋西岸的中纬度地区，背靠世界上最大的大陆――欧亚大陆，面临世界最大的大洋――太平洋，南北延伸约5500km，东西跨越约5200km，巨大的海陆热力差异形成了夏季降水充沛、冬季寒冷干燥的东亚季风。气候年际之间季风的不稳定性是造成中国干旱频发的主要原因之一。
根据理念旱灾受灾面积统计，1951-2006年中国平均干旱受灾面积（农业减产10％以上）、成灾面积（农业减产30％以上）分别为4247.1万hm2、1883.1万hm2，分别占自然灾害57.0％和54％，与洪涝的受、成灾面积所占比例24.8％和29.5％相比，远远高出洪涝对农业产生的危害。所以，干旱是中国对农业危害最大的自然灾害。由于中国幅员辽阔，气候、地形等因素的影响，各地以及各季节旱灾分布存在很大差异[11]。
由于干旱形成的复杂性及其影响的深远性，准确、定量化地监测干旱的出现、结束，持续时间、覆盖范围、强度以及评价干旱的影响十分困难。土壤湿度的监测是度量干旱的最客观因素，在全球大部分地区缺乏土壤干湿状况监测的历史记录情况下，卫星遥感土壤湿度反演产品的应用十分重要。
2.2 FY-38卫星微波辐射计（MWRI）及土壤湿度产品
2.2.1 风云三号卫星微波辐射计（MWRI）
FY-3B（“风云三号”B星）于2010年11月5日发射，是我国第二代气象卫星，同时也是第一颗极轨气象卫星下午星，它和“风云三号”A星组成上下午双星同时在轨运行的格局。FY-3B以三轴稳定方式对地观测，搭载了11种观测仪器，微波成像仪MWRI是最重要的传感器之一。微波成像仪的主要任务是通过接收来自地球表面和大气的水平及垂直两个极化的电磁辐射信息，反演全球降水、云和大气中水汽含量、地表植被、土壤湿度、海温、海冰、雪覆盖及海面油污等信息。微波成像仪主要有5个频率，分别为10.65、18.7、23.8、36.5和
89GHz，每个频率都有水平极化和垂直极化两个通道[12]。FY-3B微波成像仪的主要性能指标见下表：
表2.1FY-3B微波成像仪（MWRI）主要技术指标
频率（GHz）10.65 18.7 23.8 36.5 89
极化方式V.H V.H V.H V.H V.H
带宽（MHz）180 200 400 900 2×2300
灵敏度（K）0.5 0.5 0.8 0.5 1
定标精度1K2K2K2K2K
IFOV（km）51×85 30×50 27×45 18×30 9×15
轨道类型近极地太阳同步轨道
量化等级12bit
扫描方式圆锥扫描
幅宽（km）1400
天线视角45±0.1°
扫描周期 1.7±0.1s
2.2.2 土壤湿度反演产品算法介绍
本文采用的土壤湿度反演产品是来源于风云卫星遥感数据服务网（https://www.doczj.com/doc/e35788739.html,/portalsite/default.aspx）。该产品是基于刘强、杜今阳等[13]人在《青藏高原表层土壤湿度遥感反演及其空间分布和多年变化趋势分析》一文中基于双通道土壤水分反演算法对FY-3B微波成像仪MWRI （Microwave Radiation Imager）亮温资料的反演结果。
基于Q p模型发展的双通道反演算法（Shi等,2005；Shi等,2006）。Q p模型是Shi等人于2005年基于高级积分模型（AIEM）,针对AMSR-E传感器参数发展的地表发射率模型,适用于较高的频率和较宽的地表粗糙度范围。Q p模型表示为公式（1）：
（1）
式中,e p是粗糙地表发射率,下标p表示极化（V表示垂直极化,H表示水平极化）；tp表示菲涅尔透射率；t q表示另外一个极化的菲涅尔透过率；Q p表示某种极化条件下的粗糙度参数。
两种极化下的Q p模型，分别用公式（2）和公式（3）表示：
（2）
（3）
Shi等人通过研究发现同一频率下的两个极化的值,Q v和Q h呈现很好的线性关系,见Shi等（2006）文章里的图6。Q v与Q h的线性关系表示为
（4）
式中,f表示频率,系数a,b与频率有关,a和b值可以通过AIEM模拟的数据拟合得到。
分别重新调整公式（2）、（3）把Q v和Q h都放到公式的左边,把调整后的公式（2）、（3）代入到公式（5）中,便得到没有Q v和Q h符号的公式（5）：
（5）
由于公式（5）右边是两个极化下菲涅尔发射率的组合值,对应唯一的土壤水分值。这样就可以直接建立起土壤水分与两种极化下粗糙表面发射率的组合值的等式。在ASMR-E的10.65GHz频率下,公式（5）的3个系数
（Shi等,2006）。通过数据分析,发现土壤水分和粗糙表面发射率之间的关系,采用公式（6）这种形式精度比较高。
（6）
A、B和C，3个系数的具体取值是在一定土壤质地条件下,通过对AIEM模型的模拟数据进行分析,经拟合得到。对于壤土，有如下土壤水分反演公式（7）：
（7）至此,反演出地表土壤水分含量。
2.3 数据预处理
2.3.1 土壤湿度批处理方法
本文将利用IDL对HDF5格式的土壤湿度产品进行批量处理。
2.3.1.1 IDL简介
交互式数据语言——IDL是美国Exelis公司的产品，它是进行应用程序开发、科学数据分析与可视化表达的理想工具。
IDL是基于矩阵运算的计算机语言，它语法简单，自带大量的功能函数，用很少的几行代码就能实现其他语言很难实现的功能。利用IDL可以快速地进行科学数据读写、三维数据可视化、数值计算和三维图形建模等。IDL可以应用在地球科学（包括气象、水文、海洋、土壤和地质等）、医学影像、图像处理、GIS 系统、软件开发、测试、天文、航空航天、型号处理、防御工程、数学统计与分析以及环境工程等领域。
IDL的主要特点在于其语法简单，拥有灵活的数据读取和分析、复杂数据的可视化表达和完善的信号分析功能，继承了图形用户界面工具包、数学分析与统计软件包、与ODBC兼容的数据连接工具，支持交互式二维和三维可视化技术、OpenGL硬件图形加速技术以及跨平台大型应用开发等。同时，IDL支持丰富的数据格式，提供大量的数据读写工具，支持常见数据格式的直接读写，如通用图像数据格式（BMP、DCM、JPEG、JPEG2000、GIF、PNG、TIFF/GeoTIFF等），支持NASA和NOAA（美国国家海洋和大气管理局）等机构大量使用的HDF、HDF5、CDF、HDF-EOS和NCDF等科学数据格式，以及常见的ASCII、Binary、DXF、Shapefile、VRML、WAV、XML、GRIB和DICOM等格式。
2.3.1.2 HDF5简介
HDF（Hierarchical Data Format）数据格式是美国伊利诺伊大学国家超级计算应用中心（National Central for Supercomputing Applications，NCSA）与1987年研制开发的，用于存储和分发科学数据的一种自我描述、是多对象的层次数据格式，主要用来存储不同计算机平台产生的各类型数据适用于多计算机平台。
1993年美国国家航空航天局（NASA）把HDF格式所谓存储和发布EOS（Earth Observing System）数据的标准格式。扩展了标准的HDF格式为HDF-EOS，用于处理EOS产品，增加了点、条带和栅格三种特殊数据类型，并引入了元数据（Metadata）的概念。随着MODIS数据在国内遥感研究领域的大量应用，HDF格式也逐渐广为人知。
HDF包括组对象（group）和数据集对象（Dataset）两种基本对象；包括辅助对象如数据类型对象（Datatype）、数据空间对象（Dataspace）和属性对象（Attribute）[14]。
2.3.1.3 HDF5格式数据在IDL环境中批处理方法
利用IDL对格式均为HDF5的FY-3B/MWRI土壤水分反演产品进行处理，
具体步骤如下：
hdf5_dir='Y:\fy3\';HDF文件存放的目录
使用file_search函数，检测hdf5_dir文件夹中所需要的格式为hdf的文件，存在则解析文件夹中HDF5的个数记为numfiles。
hdf5_files=file_search(hdf5_dir,'*.hdf',count=numfiles)
以文件夹中HDF5的个数设置for循环，
for i=0,numfiles-1do begin
对于每一个待读取文件,使用H5F_IS_HDF函数，先判断其格式。
file = hdf5_files[i]
IsHdf = H5F_IS_HDF5(file)
是则返回1，否则返回0。
IF IsHDF EQ0THEN RETURN;
使用H5F_OPEN函数，打开已确认格式的HDF5文件
file_id=H5F_OPEN(file)
该Dataset包含2层数据，第一层为升轨Ascending Soil Moisture，第二层为降轨Descending Soil Moisture，分别使用H5D_READ函数读取（此处以降轨为例）。
ds_id=H5D_OPEN(file_id,'Descending Soil Moisture')
data=H5D_READ(ds_id);读取升轨或者降轨数据
创建格式为img的文件并写入升轨、降轨数据。
OutPath = "Y:\fy3\output\Descending_Soil_Moisture\M";输出路径
txtfile = OutPath + strmid(file_baseName(file,'.HDF'),31,8) + '_D.img'
openw,lun,txtfile,/get_lun;
WRITEU,lun,data
free_lun,lun
按照一定模板格式（aa.hdr）的hdr文件，同上，设定循环读取数据。
hdr_demo = "Y:\fy3\output\envistd\aa.hdr";hdf模板存放路径
openr, lun, hdr_demo, /get_lun
array = ''
line = ''
WHILE NOT EOF(lun) DO BEGIN
READF, lun, line
array = array + line + string(13B)+ string(10B)
ENDWHILE
free_lun,lun
同上，创建格式为hdr的文件写入数据。
txtfile_hdr = OutPath + strmid(file_baseName(file,'.HDF'),31,8) + '_D.hdr'
openw,lun,txtfile_hdr,/get_lun ;写头文件
printf,lun,array
free_lun,lun
至此，将从原有格式为HDF5的文件提取土壤水分并存储为img格式，方便后续使用。
2.3.2 全国范围内土壤水分逐日数据统计方法
利用Arcgis对格式均为img的FY-3B/MWRI土壤水分反演产品进行处理，具体步骤如下：
1) 利用ArcToolbox中的Dissolve(融合)工具，创建新字段、融合其他字段为统一要素，同时将格式为img文件转化为TIFF格式的栅格数据集，方便后续处理。
2) 为去除所有栅格数据集中卫星未监测到土壤湿度（NoData）而取值为-999的区域，通过判断，利用ArcToolbox中的SetNull(设为空函数)工具，同时为达到批量处理的效果建立模型MODELA。（图 2.1）
图 2.1
3) 对去除NoData的逐日土壤水分资料，使用ZonalStatisticsAsTable(以表格显示分区统计) 工具，使用Dissolve(融合) 工具合成的中国省区图China_diss3（图
2.2）为掩模提取全国范围内的土壤水分逐日统计数据值，并存储为格式为DBF 的文件。
图 2.2
4) 使用Matlab读取土壤水分逐日统计数据表格DBF格式文件，设置循环将读取到的数据统一写入excel中便于后续分析，具体步骤如下：
（仅2012年1至4月读取和存储以为例）
定义需要区分的月份以及三种月份的天数长短，以及存储数据的矩阵。
day1=1:9;day2=10:31;day3=10:30;
mon1=1:9;mon2=10:12;
D(1:31,1:13,1:12)=nan;
设置for循环，if语句判断月份类型。
for j=1:3
if mon1(j)==1||mon1(j)==3||mon1(j)==5||mon1(j)==7||mon1(j)==8
day=day2;
elseif mon1(j)==2
day=10:28;
else
day=day3;
end
读取每月1至9日的统计数据并存入预设矩阵。
for i=1:9
fid=fopen(strcat('NM20120',num2str(mon1(j)),'0',num2str(day1(i)),'.dbf'),'r');
tline=fgetl(fid);
D(i,:,j)=fscanf(fid,'%f')';
fclose(fid);
clear tline
end
读取每月10至31日的统计数据并存入预设矩阵。
for i=1:length(day)
fid=fopen(strcat('NM20120',num2str(mon1(j)),num2str(day(i)),'.dbf'),'r');
tline=fgetl(fid);
D(i+9,:,j)=fscanf(fid,'%f')';
fclose(fid);
clear tline
end
end
结束循环，矩阵存入CSV格式的excel可读格式。
W(1:12*31,1:13)=nan;
for j=1:12
W(31*(j-1)+1:31*j,1:13)=D(:,:,j);
end
csvwrite('2012.csv',W);
至此，全国范围内土壤水分逐日数据统计数据已汇总，可直接用于后续分析。
2.3.3 基于Arcgis的空间分析方法
2.3.3.1 以旬为时间单位的土壤水分数据合成方法
将全球范围2012-2014年逐日FY-3B/MWRI遥感土壤水分资料合成为以旬为单位单位平均值的统计资料。
1) 对各逐日数据利用ArcToolbox中的Rename(重命名)工具修改文件名，将每月1-10日日期编号改为00-09，11-20日改为日期编号改为10-19，21-30日改为日期编号为20-29，其中包含31日的1、3、5、7、8、10、12月，将其31日日期编号改为290。
2) 进行IterateRasters_mb(迭代栅格数据)工具，定义所需要的通配符为变量,取变量分别为“年份+01*”、“年份+02*”...，取已重命名栅格数据集文件夹为栅格目录并选定栅格数据格式。（图 2.3）
图 2.3
3) 将栅格迭代选择的数据输出，利用ArcToolbox中的cellstatistics(像元统计数据)工具合成平均值。同时为方便批量处理，而建立模型C。（图 2.4）
图 2.4
至此，各格点的逐旬土壤水分数据已合成。
2.3.3.2以季为时间单位的土壤水分数据合成方法
图 2.5
使用IterateRasters_mb（栅格迭代）工具，建立模型EXPRESS（图2.5），筛选所需要栅格迭代的文件类型为TIF。
利用EXPRESS建立多重筛选的新模型EXPRESS+（图 2.6），以达到可以同时筛选三年的某季的所有月份的目的，如冬季对应为12月、1月、2月，分别取对应通配符的变量为三年的冬三月为201201*、201202*、201212*、201301*、201302*、201312*、201401*、201402*、201412*。
图 2.6
同时在EXPRESS+中加入ExtractByMask (按掩模提取) 工具，并以China_diss3为掩模，以方便直接提取出三年全国范围内的土壤湿度平均值。2.3.4 台站逐旬土壤水分数据提取方法
1) 利用已建立的子模型EXPRESS构建多重筛选的主新模型NNE（图 2.7），已达到快速提取数据的目的。
图 2.7
其中，利用子模型EXPRESS将各旬栅格快速迭代并筛选，后收集所迭代的栅
格，使用Sample（采样）工具，以提前制作的六站地理坐标数据框Sat_point.shp 为位置栅格要素，选择Nearest（最邻近分配法）为重采样方法，存储所提取的土壤水分数据为DBF文件，其局部图如下(图 2.8)：
图2.8
2) 将所得得到的格式为DBF的土壤水分数据文件转化为EXCEL常用格式XLS，方便后续数据处理。
2.4 数据分析
2.4.1 土壤水分时间上特征分析
1．统计得到2012-2014年中全国土壤水分平均值时间变化的规律，将三年数据按取平均合成以旬为时间单位的一年数据，为后续分析提供一定的基础。从(图2.9）可以看出，升轨和降轨土壤水分三年平均数据变化相对一致；出现三个峰分别在8月上旬、9月上旬和12月下旬，以及一个谷出现在3月下旬；具体变化为：春季大致变化为3月中旬至5月下旬土壤水分平均值呈持续上升；夏季，6月上中旬略下降后上升至8月上旬达到最大，8月中旬稍有下降后继续上升至8月下旬；秋季，9月上旬土壤水分平均值开始下降至10月下旬，之后便一直上升至11月下旬；冬季，12月保持上升并上升至最大后，从1月上旬开始下降至三月上旬。
图 2.9
2．使用基于Arcgis的土壤水分数据合成方法，可以得到逐月的土壤水分平均值全国范围分布图。
1) 逐月的升轨土壤水分全国范围分布图
全国各地区土壤水分升轨反演数据的逐月变化有着一定的特点，塔里木盆地土壤水分值常年维持0.1 cm3/cm3以下，沿海地区（包括海南和台湾）由于海洋水汽充沛，土壤水分值常年保持0.4 cm3/cm3以上。西北中部常年存在一个无反演数据区域为青海湖。（图 2.10）是中国各区域分布示意图。
图 2.10中国各区域分布示意图
从（图 2.11）中，1月，东北地区、内蒙古地区东部、青藏高原以及新疆大部分地区由于受冰雪或冻土覆盖，无法反演土壤水分。能获得反演数据的区域中，土壤水分最大值区域（0.4~0.5cm3/cm3）包括江淮流域、华南沿海地区、西南地区南部以及川西高原，西北地区东部黄土高原以及西南地区东部的土壤水分值主要在0.1~0.3cm3/cm3之间。
图 2.11 1-6月逐月升轨土壤水分全国范围分布图
2月、3月，随着冰雪和冻土的溶化，江淮流域土壤水分高值区域向北方移动，原华南沿海高值区域向东部沿海收缩，江南西部、华南北部地区土壤水分降低至0.4 cm3/cm3以下。东北平原东部出现较高值区域，西南地区南部以及川西高原的土壤水分值依然保持在0.4~0.5cm3/cm3之间。西南地区东北部的土壤水分值逐渐升高并在3~4月份达到一年中最大值在0.4 cm3/cm3左右。3月份北疆地区
出现土壤水分反演数据值在0.2 cm3/cm3以下。
4月、5月、6月，冰雪和冻土基本完全溶化，土壤水分反演数据基本覆盖全国。土壤水分主要特征是随着土壤水分最大值区域（0.4~0.5 cm3/cm3）不断西伸，其最大值在江淮流域、江南地区、西南地区南部、西藏东北部以及西北中部以东连成环带状区域，将西南地区东部的土壤水分相对较低值区域（0.3~0.4 cm3/cm3）包围在其中。东北平原东北部出现土壤水分最大值。内蒙古高原东部土壤水分值维持在0.1~ 0.3cm3/cm3之间，新疆地区土壤水分值维持在0~0.2 cm3/cm3之间。但从4月起西南地区南部以及川西高原的土壤水分值逐渐降低至0.4 cm3/cm3以下，5、6两月华北地区、黄淮流域土壤水分值也明显下降至0.3 cm3/cm3以下，与其南方环带状高值区对比明显。
图 2.12 7-12月逐月升轨土壤水分全国范围分布图
从（图 2.12）中，7月、8月、9月，东北地区土壤水分值仍然维持在较高
的水平，江淮流域、西藏东北部以及西北中部以东带状土壤水分最大值区域（0.4~0.5 cm3/cm3）开始缩小，但西藏东北部以及西北中部以东最大值区域（0.4~0.5 cm3/cm3）仍然维持，西南北部地区、江南地区土壤水分值下降至0.3 cm3/cm3以下，华北地区土壤水分值在8月短暂开始回升至0.4 cm3/cm3左右。青藏高原中西部区域土壤水分值维持在0.2 cm3/cm3以下。西南地区南部以及川西高原的土壤水分值开始回升在0.3 ~0.4 cm3/cm3左右。
10月、11月、12月，青藏高原、新疆地区以及东北地区逐渐被雪和冻土覆盖，无法反演土壤水分数据。东北平原土壤水分值开始逐渐下降至0.2 cm3/cm3，并于12月份不再获得反演数据，内蒙古高原以及黄土高原土壤水分值也进一步下降至0.3 cm3/cm3以下，江淮土壤水分高值区南撤至华南沿海地区，西南地区南部以及川西高原的土壤水分值回升至0.4~0.5 cm3/cm3。
2) 逐月的降轨土壤水分全国范围分布图
图 2.13 1-6月逐月降轨土壤水分全国范围分布图
成绩题目：遥感在土壤方面的应用 学生姓名xxxxxxxx 学号xxxxxxxxxxx 院系xxxxxxxxxxxxxx 专业xxxxxxxxxxx 年级xxxx
目录 第一章前言 第二章遥感技术概述 2.1遥感的概念 2.2遥感的特性 2.3遥感的发展简史 2.4遥感成像原理 2.5遥感的应用 第三章遥感技术在土壤方面的应用 3.1土壤 3.2遥感在土壤有机质含量方面的应用 3.3遥感在土壤水分方面的应用 3.4遥感在土壤盐碱化方面的应用 3.5遥感在土壤重金属污染方面的应用 第四章结语 4.1存在问题 4.2发展前景
第一章前言 遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离的探测；从现代技术层面来看，“遥感”是一种应用探测仪器。是指一切无接触的远距离的探测技术。运用现代化的运载工具和传感器，从远距离获取目标物体的电磁波特性，通过该信息的传输、贮存、卫星、修正、识别目标物体，最终实现其功能（定时、定位、定性、定量）。振动的传播称为波。电磁振动的传播是电磁波。太阳作为电磁辐射源，它所发出的光也是一种电磁波。太阳光从宇宙空间到达地球表面须穿过地球的大气层。太阳光在穿过大气层时，会受到大气层对太阳光的吸收和散射影响，因而使透过大气层的太阳光能量受到衰减。但是大气层对太阳光的吸收和散射影响随太阳光的波长而变化。地面上的物体就会对由太阳光所构成的电磁波产生反射和吸收。由于每一种物体的物理和化学特性以及入射光的波长不同，因此它们对入射光的反射率也不同。各种物体对入射光反射的规律叫做物体的反射光谱，通过对反射光谱的测定可得知物体的某些特性。遥感探测所使用的电磁波波段是从紫外线、可见光、红外线到微波的光谱段。 土壤并非一个均质体,而是一个时空连续的变异体,具有高度的空间异质性。传统的测试方法能够准确测定采样点位置处土壤的理化参数,但难以揭示土壤的时空异质性。一方面,传统方法主要基于土壤的实验室分析,这些分析普遍要求破坏土壤样本,从大量的样本采集、烘干、称重、研磨直到使用有潜在危害性的药品进行测试,需耗费大量的人力、物力和财力;二是由于花费时间过长,测试结果不具有实时性;三是传统土壤参数测定与监测方法是基于点测量的方法,由于测点稀少、速度慢、范围有限,无法揭示土壤的空间异质性规律,不能满足农业、水文、气象等部门以及陆地生态系统相关研究对土壤时空变异状况的要求。 土壤的光谱特征是土壤理化参数的综合反映,土壤光学遥感利用土壤的反射光谱信息,可以实现土壤参数的快速测定;同时土壤光谱信息与遥感影像数据的结合应用,可以改进土壤参数测定方法,揭示土壤时空变异规律,真正实现对土壤参数与质量的动态监测,为相关生产与研究提供土壤时空信息支持。土壤遥感概述不同遥感波段范围，可见光近红外(光学波段)、热红外、微波均被应用于土壤遥感研究,任何波谱范围都有它的优点和局限性;然而反射波谱(可见光近红外波段)是最可行的,因为太阳光谱能量主要集中在可见光近红外波段;不同的传感器在该光谱范围有大量可用的不同空间分辨率的影像,而且光谱分辨率更高;另外,地表各种特性(如植被覆盖与密度等)主要在短波范围内研究,且这些特性受土壤背景的影响很大。因此,为了利用卫星传感器探测土壤及各种地表特性的差异,发展运用可见光近红外波段土壤光谱数据分析土壤属性具有重要意义。Palacios-Oruete等发现实验室测定的野外土样光谱和高光谱影像测量的光谱相关性高,说明土壤光谱的实验室控制测量对于描述土壤光谱特征、土壤分类、发生学和调查有重要意义；遥感技术的应用对土壤资源勘察是一次革命；监测土壤性状的动态变化如前所述现代遥感技术是从地面到外层空间的立体观测体系,卫星入轨后,不停顿地发回有关地面状况的情报。这就创造了对随着时间的推移而变化的现象进行反复观测、反复比较研究的良好条件,如土壤水分、温度的变化,土壤盐分的消长,土壤侵蚀的演变,砂丘的移动等等,均可利用卫星发回的资料进行动态观测研究；研究土壤利用现状和生产潜力近年国外应用遥感技术调查土地利用、识别作物种类、评定作物长势、预测作物产量等方面都开展了广泛的研究,可以得出结论:根据不同时期遥感资料的分析判读,
微波遥感基础 大作业 学院：电子工程学院
一. 微波传感器与光学或红外相比的优缺点？ 答：优点: （1）能够全天候、全天时工作 微波具有穿透云层、雾和小雨的能力，而且太阳辐射对辐射测量没有太大的影响。因此微波辐射测量既可在恶劣的气候条件下，也可以在白天和黑夜发挥作用，具有较强的全天候、全天时的工作能力，这一特性优于可见光和红外波段的探测系统。 （2）对地物有一定的穿透能力 微波对地物的穿透深度因波长和物质不同有很大差异，波长越长，穿透能力越强。同一种土壤湿度越小，穿透越深。微波对干沙可穿透几十米，对冰层能穿透100m左右，但对潮湿的土壤只能穿透几厘米到几米。a.微波穿透土壤的深度与土壤湿度、类型及工作频率有关。b. 微波穿透植物层的深度，取决于植物的含水量，密度，波长和入射角。如果波长足够长而入射角又接近天底角，则微波可穿透植被区而到达地面。因此，微波频率的高端（波长较短）只能获得植被层顶部的信息，而微波频率的低端（波长较长），则可以获得植被层底层甚至地表以下的信息。 （3）对某些地物具有特殊的波谱特性 比如微波高度计和合成孔径雷达具有测量距离的能力，可用于测定大地水准面；还可以利用微波探测海面风在可见光、红外波段所观测的颜色基本上取决于植被和土壤表层分子的谐振特性，而微波波段范围内观察到的“颜色”则取决于研究对象面或体的几何特性以及体介电特性，这样，将微波、可见光和红外辐射配合运用，就能够研究表面上几何的和体介电的特性以及分子谐振的特性。另外，微波还可以提供某些附加的特性，这使其在某些应用方面具有独到之处。例如，根据不同类型冰的介电常数不同可以探测海冰的结构和分类；根据含盐度对水的介电常数的影响可以探测海水的含盐度等等。 （4）具有多极化特性 不同的极化特性，表现更加丰富的目标特征信息。HH 极化方式，VV 极化方式， HV 极化方式，VH 极化方式。 （5）雷达可以进行干涉测量 微波遥感的主动方式即雷达遥感不仅可以记录电磁波的振幅信号，还可以记录电磁波的相位信息，通过相位信息可以进行雷达干涉测量。例如：可以实现地形主动干涉测量，微波遥感的主动方式可进行干涉测量对地形变化进行监测，实现InSAR地形测量 缺点： （1）SAR一般是侧视成像，侧视SAR图像具有阴影、迎坡缩短、顶底倒置等几何失真。 （2）光学成像通常是一次成像，而SAR是多次扫描后的叠加成像，成像的效果与雷达的一些实际状态有关。 （3）相干斑现象严重，解译困难。 （4）微波传感器的空间分辨率要比可见光和红外传感器低。 （5）其特殊的成像方式使得数据处理和解译相对困难些。 （6）与可见光和红外传感器数据不能在空间位置上一致。
微 波 遥 感 技 术 和 应 用 机械工程学院 机械设计制造及其自动化 张霁 1005040221
一、遥感技术的介绍 遥感技术是20世纪60年代兴起的一种探测技术，是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。目前利用人造卫星每隔18天就可送回一套全球的图像资料。利用遥感技术，可以高速度、高质量地测绘地图。它好比孙悟空的一双火眼金睛，能从云朵上看清万物根本面目，从高空感知地下和海底的宝藏。 二、微波遥感的定义 运用波长为1～1 000mm的微波电磁波的遥感技术。包括通过接收地面目标物辐射的微波能量，或接收遥感器本身发射出的电磁波束的回波信号，根据其特征来判别目标物的性质，特征和状态，包括被动遥感和主动遥感技术。微波遥感对云层、地表植被、松散沙层和冰雪具有一定的穿透能力，可以全天侯工作。 微波遥感是传感器的工作波长在微波波谱区的遥感技术，是利用微波投射于物体表面，由其反射回的微波波长改变及频移确定其大小、形态以及移动速度的技术。 常用的微波波长范围为0. 8～30厘米。其中又细分为K、Ku、X、G、C、S、Ls、L 等波段。 微波遥感的工作方式分主动式（有源）微波遥感和被动式（无源）微波遥感。前者由传感器发射微波波束再接收由地面物体反射或散射回来的回波，如侧视雷达；后者接收地面物体自身辐射的微波，如微波辐射计、微波散射计等。 三、遥感技术的发展史 遥感是以航空摄影技术为基础，在20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。开始为航空遥感，自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后，这就标志着航天遥感时代的开始。经过几十年的迅速发展，目前遥感技术已广泛应用于资源环境、水文、气象，地质地理等领域，成为一门实用的，先进的空间探测技术。 1、萌芽时期 1608年制造了世界第一架望远镜。
第!"卷， 第#期中国农业资源与区划$%&’!"，(%’#，))*+,*-!..*年.+月/%0123&%4567238917:0&;013&<=>%01:=>32?<=97%23&@&322729/02=，!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!..*?技术方法? 土壤水分遥感监测方法进展 邓辉，周清波 （中国农科院资源区划所，北京A ...B A ）摘要该文全面地回顾了目前国内外遥感监测土壤水分的方法和研究进展，比较和评价了热惯量法、微 波法、热红外法、距平植被指数法、植被缺水指数法、植被供水指数法等方法的优缺点和应用范围，并对 土壤水分遥感监测方法的发展趋势进行了分析和展望。关键词旱情监测土壤水分热惯量法微波法植被缺水指数方法回顾收稿日期：!..#,.#,#.邓辉为硕士生周清波为研究员 一、引言 干旱（农业干旱）是指：作物生长过程中因供水不足，阻碍作物的正常生长而发生的水量供应不平衡现象，即农田土壤含水量降低到影响农作物的正常生长发育。干旱是我国农业的一大威胁，在各种自然灾 害中造成的损失列为首位。据统计，我国农业自然灾害的近+.C 是干旱造成的，每年有近"D .万6E !耕地受旱减产，占播种面积的"’B +C ，按减产#.C !".C 的轻灾计算，每年直接经济损失达*亿!D 亿元。探讨一套客观、动态、实时的土壤水分监测方法，对于各级政府和领导及时了解旱情程度和分布，采取有效的防、抗措施，科学的指导农业生产，具有重要意义。 传统的旱情监测方法，主要是根据有限的旱情测量站点测定土壤水分含量来监测土壤水分。经典的土壤水分测量方法主要有称重法、中子水分探测法、快速烘干法、电阻法、F G <法（时域反射）等，因采样速度慢而且花费大量人力物力，范围有限。传统方法难以满足实时、大范围监测的需要。随着遥感技术的迅速发展，多时相、多光谱、高光谱遥感数据反映了大面积的地表信息，这些信息从定位、定量方面反映了土壤水分状况。 二、监测土壤水分的方法和进展 （一）热惯量法 水分有较大的热容量和热传导率使较湿的土壤具有较大的热惯量，而这一热惯量可由光学遥感监测地表温度的变化得到。热惯量法也是国内研究较多的一种方法。 国外：H 3;>%2等人［A ，!］（A -D A ，A -D *）最早应用了热模型；A -D B 年热容量制图卫星（I 5JJ ）发射 成功，随后具有较高分辨率的F K 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]。随着微波散射模型不断发展,相继出现微波散射的小扰动模型、几何光学模型、物 理光学模型、两尺度模型和积分方程模型A I E M 。Doboson 等在物理模型和试验研究的基础上各自建立了经验和半经验模型,成功地反演了裸土的土壤含水量 [3 4]。2000年以来,随着Rardrsa,t ENV I SAT AS AR 传感器发射,基于卫星雷达数据的土壤湿度反演逐步开展。李震等综合主动和被动微波数据,建立一种半经验模型,用于估算地表土壤水分的变化 [5 6]。研究表明ASAR 数据在半干旱区农田土壤湿度反演方面具有独特的优势[7 9]。 在植被覆盖条件下,微波信号的组成十分复杂。研究提取植被覆盖下的土壤湿度信息的重点在于如何有效的分离出植被对微波的散射信号,以便用土壤的后向散射信号估算植被覆盖下的土壤含水量。直接用多频同步微波遥感数据通过理论模型或数值模拟求解植被对微波的散射信号[9],具有很好的同步性和物理意义。但遥感数据获取较为困难,同时求解所需的地面同步观测的数据要求很高,因而区域尺度的监测应用还有待深入研究。根据植被的生物、物理特征与植被散射信号之间的关系,采用同步光学遥感数据反演植被散射信号是近年来的研究热点[9 11]。但在植被特征参数表达农作物后向散射信号的能力评价、模型参数的识别以及整体求解方案等方面的研究较少。此外,为满足土壤水分监测和灌溉决策的需求,还需研究不同时空分辨率数据反演植被散射信号的能力。本文根据水云模型,研究多尺度下不同植被特征参数与小麦含水量的关系,采用将所有参数放入统一框架下估算的策略,构建了结合光学和微波遥感数据的土壤水分估算模型,并分析了模型参数的敏感性。经准同步实测数据检验,小麦覆盖下土壤水分的估算达到了较高的精度。 第21卷第2期 2010年3月 水科学进展ADVANCES I N WATER SC I E NCE V o l 21,N o 2 M ar .,2010 第一章传输线理论 1-1.什么叫传输线？何谓长线和短线？ 一般来讲，凡是能够导引电磁波沿一定方向传输的导体、介质或由它们共同体组成的导波系统，均可成为传输线；长线是指传输线的几何长度l远大于所传输的电磁波的波长或与λ可相比拟，反之为短线。（界限可认为是l/λ>=0.05） 1-2.从传输线传输波形来分类，传输线可分为哪几类？从损耗特性方面考虑，又可以分为哪几类？ 按传输波形分类： （1）TEM（横电磁）波传输线 例如双导线、同轴线、带状线、微带线；共同特征：双导体传输系统； （2）TE（横电）波和TM（横磁）波传输线 例如矩形金属波导、圆形金属波导；共同特点：单导体传输系统； （3）表面波传输线 例如介质波导、介质镜像线；共同特征：传输波形属于混合波形（TE波和TM 波的叠加） 按损耗特性分类： （1）分米波或米波传输线（双导线、同轴线） （2）厘米波或分米波传输线（空心金属波导管、带状线、微带线） （3）毫米波或亚毫米波传输线（空心金属波导管、介质波导、介质镜像线、微带线） （4）光频波段传输线（介质光波导、光纤） 1-3.什么是传输线的特性阻抗，它和哪些因素有关？阻抗匹配的物理实质是什么？ 传输线的特性阻抗是传输线处于行波传输状态时，同一点的电压电流比。其数值只和传输线的结构，材料和电磁波频率有关。 阻抗匹配时终端负载吸收全部入射功率，而不产生反射波。 1-4.理想均匀无耗传输线的工作状态有哪些？他们各自的特点是什么？在什么情况的终端负载下得到这些工作状态？ （1）行波状态： 0Z Z L =，负载阻抗等于特性阻抗（即阻抗匹配）或者传输线无限长。 终端负载吸收全部的入射功率而不产生反射波。在传输线上波的传播过程中，只存在相位的变化而没有幅度的变化。 （2）驻波状态： 终端开路，或短路，或终端接纯抗性负载。 电压，电流在时间，空间分布上相差π/2，传输线上无能量传输，只是发生能量交换。传输线传输的入射波在终端产生全反射，负载不吸收能量，传输线沿线各点传输功率为0.此时线上的入射波与反射波相叠加，形成驻波状态。 （3）行驻波状态： 终端负载为复数或实数阻抗（L L L X R Z ±=或L L R Z =）。 信号源传输的能量，一部分被负载吸收，一部分反射回去。反射波功率小于入射波功率。 1-5.何谓分布参数电路？何谓集总参数电路？ 集总参数电路由集总参数元件组成，连接元件的导线没有分布参数效应，导线沿线电压、电流的大小与相位，与空间位置无关。分布参数电路中，沿传输线电压、电流的大小与相位随空间位置变化，传输线存在分布参数效应。 1-6.微波传输系统的阻抗匹配分为两种：共轭匹配和无反射匹配，阻抗匹配的方法中最基本的是采用λ/4阻抗匹配器和支节匹配器作为匹配网络。 1-7.传输线某参考面的输入阻抗定义为该参考面的总电压和总电流的比值；传输线的特征阻抗等于入射电压和入射电流的比值；传输线的波阻抗定义为传输线内横向电场和横向磁场的比值。 1-8.传输线上存在驻波时，传输线上相邻的电压最大位置和电压最小位置的距离相差λ/4，在这些位置输入阻抗共同的特点是纯电阻。 第二章 微波传输线 2-1.什么叫模式或波形？有哪几种模式？ 土壤水分的遥感监测 摘要：针对日益严重的全球干旱问题，本文从水分监测领域出发进行研究。从国内外各种研究方法的比较及传统方法和遥感监测方法的比较中突出遥感监测的优越性。从遥感监测的各种方法分述，对比出气各自适用的范围和优缺点。联系实际和GIS技术的发展，提出该技术的进步空间。 一、研究土壤水分监测的意义 近百年来全球变化最突出的特征就是气候的显著变暖，这种气候变化会使有些地区极端天气与气候事件如干旱、洪涝、沙尘暴等的频率与强度加强增加。中国气候变暖最明显的地区在西北、华北和东北地区，特别是西北变暖的强度高于全国平均值，使得夏季干旱化和暖冬比较突出。新世纪以来尤为明显：2000年多省干旱面积大，达4054万公顷，受灾面积6.09亿亩，成灾面积4.02亿亩。建国以来可能是最为严重的干旱。 2003年江南和华南、西南部分地区江南和华南、西南部分地区发生严重伏秋连旱，其中湖南、江西、浙江、福建、广东等省部分地区发生了伏秋冬连旱，旱情严重。 2004年我国南方遭受53年来罕见干旱，造成经济损失40多亿元，720多万人出现了饮水困难。 2005年华南南部、云南严重秋冬春连旱，云南发生近50年来少见严重初春旱。 2006年重庆旱灾达百年一遇，全市伏旱日数普遍在53天以上，12区县超过58天。直接经济损失71.55亿元，农作物受旱面积1979.34万亩，815万人饮水困难。 2007年全国22个省全国耕地受旱面积2.24亿亩，897万人、752万头牲畜发生临时性饮水困难。中央财政先后下达特大抗旱补助费2.23亿元。 2008年云南连续近三个月干旱，云南省农作物受灾面积现达1500多万亩。仅昆明山区就有近1.9万公顷农作物受旱，13多万人饮水困难。 2009年华北、黄淮等15个省市连续3个多月，华北、黄淮、西北、江淮等 利用被动微波遥感提高土壤湿度分辨率 摘要】土壤湿度对于河水监测预报、水文模型的 建立、气象模型等至关重要，被动微波遥感凭借范围广、对土壤湿度敏感、周期快等优点，在反演土壤湿度方面越来越普遍。但其分辨率较低，提高其分辨率成为广大学者研究的重点。本文对国内外提高其分辨率的方法进行总结研究并提出建议。 关键词】被动微波遥感；土壤湿度；分辨率 0 背景在进行河水监测预报、水文模型的建立、气象模型等都 需要大尺度的土壤湿度数据；为了应用于不同尺度的模型，不同分辨率的土壤湿度数据的需求越来越大。但如此重要的物理量在目前的方法中却没有得到广泛的应用，其主要原因是土壤湿度时间和空间的变化率非常大，使得大范围的观测极其困难。 微波遥感凭借其范围广、周期短等优势，同时对目标具 有一定的穿透能力，不受云、雨、雾的限制，所监测到的数据很少受到土壤表面低矮植被覆盖的影响，在空间、时间大尺度上反演的土壤湿度就更具连续性和准确性。 在过去的几十年中，已经发展了很多从雷达后向散射、 微波遥感亮度温度等数据中获得近地表土壤水分的方法。这些方法的主要依赖于以下两点：（1）微波遥感数据和土壤水 分含量的物理联系较强（特别是低频波段，如L 波段）；（2） 不同传感器获得的观测值的空间/时间分辨率不同。微波数据 比热红外数据与土壤湿度的关系更直接[1]。 虽然微波数据对土壤湿度的敏感性很高，但受成像原理、 被动微波遥感器件的限制，其空间分辨率较低，约为几十公里（SMOS MIRAS数据为40km , AMSR-E数据为25km , FY数 据为25km）,为了使被动微波土壤湿度数据能更广泛的应用于各种需要高空间分辨率土壤湿度的学科，提高空间分辨率就成为急迫解决的问题之一。 国内外已经发展了很多提高被动遥感分辨率的方法。这 里主要介绍仪器改进方法和数据结合改进方法。 1仪器法尺寸天线是监测表面土壤湿度辐射计在空间展开的重 要因素，针对真实孔径辐射计，主要通过加大天线的尺度得到较高的空间分辨率。即使在低地球轨道上，21cm 长波条件下，到达10km空间分辨率也需要20m x 20m数量级的天 线，这样的天线在实际情况下是不可能实现的。 在高分辨率对地微波遥感中，综合孔径辐射计作为一新 型微波遥感仪器，避免了传统全功率辐射计大口径天线设计及机械扫描带来的困难，成为国际上的研究热点。 第一章引论 微波是指频率从300MHz到3000GHz范围内的电磁波，相应的波长从1m到0.1mm。包括分米波（300MHz到3000MHz）、厘米波（3G到30G）、毫米波（30G 到300G）和亚毫米波（300G到3000G）。 微波这段电磁谱具有以下重要特点：似光性和似声性、穿透性、信息性和非电离性。 微波的传统应用是雷达和通信。这是作为信息载体的应用。 微波具有频率高、频带宽和信息量大等特点。 强功率—微波加热弱功率—各种电量和非电量的测量 导行系统：用以约束或者引导电磁波能量定向传输的结构 导行系统的种类可以按传输的导行波划分为： (1)TEM(transversal Electromagnetic,横电磁波)或准TEM传输线 (2)封闭金属波导(矩形或圆形，甚至椭圆或加脊波导) (3)表面波波导(或称开波导) 导行波：沿导行系统定向传输的电磁波，简称导波 微带、带状线，同轴线传输的导行波的电磁能量约束或限制在导体之间沿轴向传播。是横电磁波(TEM)或准TEM波即电场或磁场沿即传播方向具有纵向电磁场分量。 开波导将电磁能量约束在波导结构的周围(波导内和波导表面附近)沿轴向传播，其导波为表面波。 导模(guided mode ):即导波的模式，又称为传输模或正规模，是能够沿导行系统独立存在的场型。特点： (1)在导行系统横截面上的电磁场呈驻波分布，且是完全确定的，与频率以 及导行系统上横截面的位置无关。 (2)模是离散的，当工作频率一定时，每个导模具有唯一的传播常数。 (3)导模之间相互正交，互不耦合。 (4)具有截止频率，截止频率和截止波长因导行系统和模式而异。 无纵向磁场的导波(即只有横向截面有磁场分量)，称为横磁(TM)波或E波。 无纵向电场的导波(即只有横向截面有电场分量)，称为横电(TE)波或H波。 TEM波的电场和磁场均分布在与导波传播方向垂直的横截面内。 第二章传输线理论 传输线是以TEM模为导模的方式传递电磁能量或信号的导行系统，其特点是横向尺寸远小于其电磁波的工作波长。 集总参数电路和分布参数电路的分界线：几何尺寸L/工作波长>1/20。 这些量沿传输线分布，其影响在传输线的每一点，因此称为分布参数。 传播常熟是描述导行系统传播过程中的衰减和相位变化的参数。 传输线上的电压和电流是由从源到负载的入射波和反射波的电压以及电流叠加，在传输线上呈行驻波混合分布。 特性阻抗：传输线上入射波的电压和入射波电流之比，或反射波电压和反射波电流之比的负值，定义为传输线的特性阻抗。 传输线上的电压和电流决定的传输线阻抗是分布参数阻抗。 第13卷第2期水土保持研究V o l.13 N o.2 2006年4月R esearch of So il and W ater Conservati on A p r.,2006 ① 土壤遥感监测研究进展 徐金鸿1,2,徐瑞松1,夏 斌1,朱照宇1 (1.中国科学院广州地球化学研究所,广州 510640;2.中国科学院研究生院,北京 100039) 摘 要:对土壤光谱遥感监测的国内外发展情况进行了回顾,简单总结了影响土壤光谱的原因、土壤光谱的类型、土壤遥感的最佳波段、土壤的遥感分类以及土壤遥感的定量研究。重点对土壤水分遥感监测的方法和原理进行了 详细的论述。最后对土壤遥感监测的发展趋势进行了分析和展望。 关键词:土壤;遥感;土壤水分 中图分类号:S152.7;T P79 文献标识码:A 文章编号:100523409(2006)022******* Research Advances on So il M on itor i ng by Rem ote Sen si ng XU J in2hong1,2,XU R u i2song1,X I A B in1,ZHU Zhao2yu1 (1.Guang z hou Institu te of Geoche m istry,Ch inese A cad e m y of S ciences,Guang z hou510640,Ch ina; 2.G rad uate S chool of the Ch inese A cad e m y of S ciences,B eij ing100039,Ch ina) Abstract:A fter review ing the nati onal and internati onal developm ents on remo te sensing monito ring so il,influenced facto r of so il reflectance values,so il spectra curve,best detecting band of so il and so il classificati on using remo te sensing are si m p ly summ arized.It m akes an emphasis on the detailed discussi on on the m ethods and theo ries of so il mo isture monito ring by remo te sensing.A nalyzes and fo recast the developm ent tendency of remo te sensing monito ring so il. Key words:so il;remo te sensing;so il mo isture 前 言 土壤是由矿物质、有机质、水分、空气等物质组成,它们之间是相联系、相互转化、相互作用的有机整体。土壤反射光谱特性是土壤的基本特征之一,它与土壤的物理性质有着密切的关系。国内外学者对土壤光谱辐射特征做过大量的研究工作,Е.Л.Кринов在1947年就发表了包括土壤在内的地物光谱反射特性的专著。而Ю.С.Толчельников(1959,1960, 1968)则完整地研究了苏联地带性土壤的反射光谱特性,并指出腐殖质、氧化铁、湿度、机械组成、矿物成分、盐分和表土结构等是影响土壤反射光谱特性的基本因素。H.R.Condit (1970)研究出一种简化测定土壤反射光谱曲线的方法,即通过应用特征向量法分析土壤反射光谱数据后得出,只需测定几个波长处的土壤光谱反射率值,就可用公式计算出320～1000nm波段内任意波长处的土壤光谱反射值。我国学者戴昌达[1],朱永豪[2] ,汪周伟[3],徐彬彬[4],冯云山[5,6]等都对土壤光谱特性做过大量的研究工作。而许多学者还研究了土壤成分与土壤光谱特性之间的关系。如H unt和Salisbury指出土壤中一些矿物质在近红外区具有清晰的光谱纹迹[7], Bow ers和H ank s,A l-A bbas等分别研究发现土壤有机质在近红外区具有与有机化合物几种官能团相关的特征纹迹[8,9],M o rra等研究红外法预测较均质土壤有机碳和总氮的能力[10]。E tienneM uller等[11](2000)建立了土壤光谱与土壤含水量的关系模型。我国一些学者也在这方面做了大量的工作,将在文中详细论述。本文在前人研究的基础上系统归纳了土壤的遥感研究。1 影响土壤反射光谱特性的主要因素 1.1 有机质含量的影响 在同一类土壤中,通常有机质含量愈高,其光谱反射率就愈低,反之亦然。有研究表明,当土壤中有机质含量为1%时,其光谱反射率可达55%;当土壤中有机质含量为5%时,其光谱反射率为25%,还不到有机质含量为1%时的一半。就同一类型的土壤而言,有机质含量的高低与土壤颜色的深浅有直接关系。有机质含量高时,土壤呈深褐色至黑色;有机质含量低时土壤呈浅褐色至灰色。通常颜色愈深的土壤,其光谱反射率愈低,而其相对肥力则愈高。一般可由二个光谱特征指标来比较有机质含量的高低:其一是400～1100nm(特别是620～660nm)平均反射率的高低。有机质含量越高,反射率越低;其二是光谱曲线在600nm处的形态,即600nm处光谱曲线的“弓曲差”的大小。有机质含量越高,“弓曲差”越小,曲线越平直。反之亦然。在含量0.5%～5%时,估测精度较高[12,13]。 1.2 氧化铁含量的影响 通常土壤中氧化铁的含量愈高,其光谱反射率则愈低,反之亦然。这与氧化铁能强烈吸收太阳能有关。分析0.5～0.64Λm波长的土壤反射光谱数据可以看出,当氧化铁含量为12%时,其光谱反射率稍高于30%,而当氧化铁含量只有2%时,其光谱反射率却高达70%。氧化铁主要影响土壤反射光谱的400～1100nm波段,。其中500～640nm波段平均反射率与土壤中氧化铁含量的相关性较好,呈线性负相关。 1.3 土壤质地和黏粒含量的影响 ①收稿日期:2005205231 基金项目:国家重大基础研究前期研究专项(2003CCA00100);中科院创新项目(G IGCX-04-01)的联合资助 作者简介:徐金鸿(1976-),男,江西新干人,博士研究生,主要从事地理信息系统与遥感方面的研究。 摘要 本文主要介绍了微波的基础知识，在第一章中介绍了微波的概念、基本特点以及微波在民用和军事上的应用，在第二章中介绍了微波传输线理论，主要介绍了TE型波的理论和传输特性。 10 This paper describes the basics of microwave in the microwave first chapter introduces the concept of the basic characteristics and microwave in the civilian and military applications, in the second chapter describes the microwave transmission line theory, introduces the theory and the type of wave Transmission characteristics. 微波技术基础 第一章微波简介 1.1 什么是微波 微波是频率非常高的电磁波，就现代微波理论的研究和发展而论，微波是指频率从GHz 300的电磁波，其相应的波长从1m~0.1mm，这段电磁频谱包~ MHz3000 括分米波（频率从300MHz~3000MHz），厘米波（频率从3GHz~30GHz），毫米波（频率从30GHz~300GHz）和亚毫米波（频率从300GHz~3000GHz）四个波段。 下图为电磁波谱分布图： 1.2微波的基本特点 1.似光性和似声性 微波波段的波长和无线电设备的线长度及地球上的一般物体的尺寸相当或小的多，当微波辐射到这些物体上时，将产生显著地反射、折射，这和光的反射折射一样。同时微波的传播特性也和几何光学相似，能够像光线一样直线传播和容易集中，即具有似光性。这样利用微波就能获得方向性极好、体积小的天线设 1、雷达阴影是如何产生的？在解译时有哪些利弊？ 雷达阴影的存在，对于图像解译有利有弊。 适当的阴影能够增强图像的立体感，丰富地形信息，对于了解地形地貌是十分有利的，可以根据阴影进行定量统计和其它标准对地形进行分类。 根据阴影判断雷达视向/飞行方向。 根据阴影长度测量地物的高度。 雷达阴影的弊 在地形起伏较大的山区，可能会造成信息丢失。 为了补偿阴影区丢失的信息，可以采用多视向雷达技术，使在一种视向的阴影区目标可在另一种视向的雷达图像上看到。 2、总结侧视雷达图像的几何特点 一、斜距显示的近距离压缩 二、透视收缩 三、叠掩（顶底位移） 四、阴影 五、地形起伏引起的像点位移 3、国外发射的主要的雷达系统主要有哪些？其工作波段分别是什么？ 1、Seasat：L波段（ 22.3cm）、HH极化 2、SIR-C/X：L，C，X band 3、ERS-1/2:C band 4、JERS-1:L band 5、Radarsat-1:C-band 6、SRTM:C,X-band 7、ENVISAT:X-band 8、ALOS:全色 9、TerraSAR：波段：X（3.11cm） 10、Radarsat-2： 11、Cosmo-SkyMed：X 波段（3.1cm） 4、影响雷达空间分辨率的因素有哪些？如何提高？ 地距分辨率由脉冲宽度和波束视角所决定，要提高地距分辨率，则必须减小脉冲宽度和增大视角。但脉冲宽度过窄，则能量太小，不利于目标的探测。 方位向分辨率与波长和观测距离成正比，与天线孔径成反比，因此，要提高方位向分辨率，须采用波长较短的电磁波和增大天线孔径及缩短观测距离。 5、微波辐射计的工作原理及分类 微波辐射计是一种用于测量物体微波热辐射的高灵敏度接收机。 通过测量天线接收到的辐射功率反演被观测目标的亮度温度； 测量的物理量为亮度温度（K）,被动微波传感器，成像 辐射计天线接收的辐射能量来自地面物体的发射辐射和反射辐射，根据瑞利-金斯公式，物体发射的功率与温度成正比。 全功率型（Total Power）,狄克型（Dicke-type）,噪声注入零平衡型,双参考自动增益控制型 6、高度计的工作原理 高度计是一种主动式微波测量仪，它具有独特的全天时、长时间历程、观测面积大、观测精度高、时间准同步、信息量大的能力和特点。卫星高度计以海面作为遥测靶，它的回波信号携带有十分丰富的海面特征信息，可以测量出瞬时海面至平台之间的距离、电磁波海面后向散射系数及回波波形。高度计测高原理：以卫星为载体，以海面作为遥测靶，由卫星上装载的雷达高度计向海面发射微波信号，该雷达脉冲传播到达海面后，经过海面反射再返回雷达高度计。 以飞行器的轨道为基准，测量与其垂直的地球表面的距离的遥感器，它被应用于包括海洋中规模现象的海洋动力学研究，大地水准面高程的研究，通过测量散射强度观测海面风速和浪高，以及观测海冰形状等 7、散射计的工作原理 第二章：地物光谱特征与遥感数字图像信息提取 1.地物的光谱特性： 自然界中任何地物都具有其自身的电磁辐射规律，如具有反射、吸收外来的紫外线、可见光、红外线和微波的某些波段的特性;它们又都具有发射某些红外线、微波的特性;少数地物还具有透射电磁波的特性，这种特性被称为地物的光谱特性。 2.电磁辐射能量入射到地物表面上的三个过程： 当电磁辐射能量入射到地物表面上，将会出现三种过程：一部分入射能量被地物反射;一部分入射能量地物吸收，成为地物本身内能或部分再发射出来，一部分人射能量被物透射。 3.物体对电磁波的反射形式 1. 镜面反射:当入射能量全部或几乎全部按相反方向反射，且反射角等于入射角，称为镜面反射。若表面相对于入射波长是光滑的，则出现镜面反射。对可见光而言，在镜面、光滑金属表面、平静水体表面均可发生镜面反射;而对微波而言，由于波长较长，故马路面也符合镜面反射规律。 2. 漫反射:当人射能量在所有方向均匀反射，即人射能量以人射点为中心，在整个半球空间内向四周各向同性的反射能量的现象，称为漫反射。若表面相对于入射波长是粗糙的，即当入射波长比地表高度小或比地表组成物质粒度小时，则表面发生漫反射。如对可见光而言，土石路面、均一的草地表面均属漫射体。漫射体保留了反射表面的光谱信息(颜色或亮度)，因而在遥感领域被广泛应用。 3. 方向反射:朗伯体表面实际上是一个理想化的表面，它被假定为介质是均匀的、各向同性的，并在遥感中多用以作为近似的自然表面。 4.地物发射电磁辐射能力以发射率为基准，地物发射率以发射光谱为基准 5.根据发射率与波长的关系，将地物分为三种类型 1.黑体：发射率＝1，即黑体发射率对所有波长都是一个常熟 2.灰体：其发射率等于常数＜1，即灰体的发射率始终小于1，发射率不 随波长变化 1.简述微波遥感与可见光/红外遥感有什么不同 微波遥感指利用波长1mm-1m电磁波（微波波段）进行遥感的统称；可见光/红外遥感主要指利用可见光（0.4-0.7um）和近红外（0.7-2.5um）波段的遥感技术统称。 微波遥感与可见光/红外遥感相比，有优越性和不足之处。优越性在于：1.微波能穿透云雾、雨雪，具有全天候工作能力；2.主动被动微波遥感都不依赖太阳，具有全天时工作能力；3.微波对地物有一定穿透能力；4.能提供特殊信息，如测定海面形状、海面风速、土壤水分等；5.微波遥感可以记录相位信息，从而获取高程信息和地形形变信息。 不足之处在于：1.空间分辨率较低；2.数据处理和解译较困难；3.与可见光/红外影像在空间位置难以一致。 2.试绘出水平极化和垂直极化波。 3.波长8mm相当于多少GHZ频率？频率为90GHz的波其波长是多少？ f=光速/波长=37.5GHZ λ=光速/频率=3.3mm 4.试总结分析大气对微波的吸收和散射作用 大气对微波的吸收作用主要是氧分子和水分子所致，散射作用主要是大气微粒所致，两者均会引起微波的衰减。氧分子对微波的吸收中心波长位于2.53mm和5.0mm处，水分子对微波的吸收中心波长位于1.6mm和13.5mm处，前者对微波吸收作用较强，一般可采用2.06~2.22mm、3.0~3.75mm、7.5~11.5mm和20mm以上作为微波遥感的窗口。大气微粒包括水滴、冰粒和尘埃。当微粒直径远小于波长时，发生瑞利散射，散射截面积与波长的4次方成反比；当微粒直径大于波长时，发生米氏散射，散射截面积与波长的0-2次成反比。微波在非降水云层中的衰减，主要由水粒的吸收引起，在一定温度和一定的微波波长下，与云层含水量呈线性正相关。微波在降水云层中的衰减，主要是米氏散射，不能忽略。在1—300GHz（微波）的频带内，随着波长愈来愈短，大气对微波能量传播的衰减作用由弱到很强，云层微粒和雨微粒对微波的吸收和散射作用从轻微到十分显著。 5.试以侧视雷达从发射脉冲到接收回波的成像过程说明侧视雷达图像距离向分辨率的推 导原理。 在地面可以分辨的两目标最短距离就是侧视雷达图像的距离向分辨率。雷达发射的是短脉冲，信号之间必须相差一个脉冲长度才能分开来。 Rr=τ*C*secβ/2(画图略) 实习报告撰写的容与要求 1.实习任务：介绍实习的目的、意义、任务及实习单位的概况等容。 通常以前言或引言形式表述，不单列标题及序号。 2.实习容：先介绍实习安排概况，包括时间、地点、容等，然后逐 项介绍具体实习流程与实习工作容，以及专业知识与专业技能在实习过程中的应用。本部分容应以记叙或白描手法为基调，在完整叙述的基础上，对自己认为有重要意义或需要研究解决的问题进行重点叙述，其它容则可简述。 3.实习结果：围绕实习任务要求，对实习中发现的问题进行分析、 思考，提出解决问题的对策、建议等。分析问题、解决问题要有依据（如有参考文献可在正文后附录）。分析讨论的容、推理过程及所提出的对策与建议作为实习报告的重要容之一，是反映或评价实习报告水平的重要依据。 4.实习总结或体会：对实习效果进行综合评价，着重介绍自身的收 获与体会，容较多时可列出小标题，逐一列举。总结或体会的最后部分，应针对实习中发现的自身不足，简要地提出今后学习，努力的方向。 5.将实习日记按照时间顺序以附件形式放在实习报告正文后面。 实习报告封皮由学校统一印发，正文一律采用计算机排版、A4纸打印。题目为三号黑体字居中（题目前、后各空一行），正文字体为小四号宋体，要求语句通顺、论述严谨、规、正确。字数：不少于3000。 目录 1.单雷达影像处理 (3) 1.1导入数据 (3) 1.2影像多视处理 (4) 1.3滤波 (5) 1.4分析滤波影像 (7) 1.5地理编码和辐射定标 (9) 1.5配准 (10) 2.InSAR生成DEM (11) 2.1基线估算 (11) 2.2干涉图生成 (11) 2.3去平处理 (12) 2.4自适应滤波及相干性计算 (13) 2.5相位解缠 (15) 2.6选择GCP (16) 2.7轨道精炼和重去平 (17) 2.8相位高程转换 (19) 3.思考题 (21)多源遥感数据反演土壤水分方法
微波技术基础 简答题整理
土壤水分的遥感监测
利用被动微波遥感提高土壤湿度分辨率0001
微波技术基础复习重点
土壤遥感监测研究进展_徐金鸿
微波技术基础
微波遥感知识总结
遥感地学分析
微波遥感原理习题解答
微波遥感实验报告
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