SAR土壤水分反演中的介电常数实部简化模型

来源:真空技术网(www.chvacuum.com)中国科学院对地观测与数字地球科学中心 作者:曾江源

  利用Dobson半经验模型建立模拟数据库,用建立的模拟数据库对Hallikainen关系式进行最小二乘回归,标定其在SAR关键频点下的系数并进行适当改进,最终建立了介电常数实部与土壤体积含水量关系的简化模型.对建立的简化模型进行验证和对比,结果表明,简化模型在精度上优于Hallikainen经验模型,并且与复杂的Dobson半经验模型相比,具有良好的精度和实用性.

  土壤水分即土壤含水量是地球生态系统的一个非常重要的组成部分,它是全球水圈、大气圈和生物圈水分和能量交换的重要组成部分,也是地表干旱信息最重要的表征参量.频繁的全球土壤水分观测对很多环境学科,例如洪水监测,改良土壤侵蚀模型,天气和气候预报以及农业应用都至关重要.因此,获取大范围地表土壤水分时空分布信息是一个迫切需要解决的问题.

  微波遥感监测土壤水分的物理基础是土壤的介电特性与土壤的含水量之间有非常密切的联系.同时有研究表明,对于某一特定土壤,其介电常数的实部由土壤的含水量决定;而土壤介电常数的虚部会同时受到土壤含水量与含盐量的影响.所以,对于特定土壤类型,建立介电常数实部与土壤体积含水量之间关系,是微波遥感监测土壤水分过程中必须解决的问题.

  Topp在大量试验基础上,根据四种土壤的试验结果拟合得到了土壤体积含水量与土壤介电常数的三次多项式方程,该模型优点是公式表达简洁,不需要任何土壤类型参数的输入,但Topp模型适用面狭窄,只适合轻质地土壤含水量与土壤介电常数关系的拟合,且因为模型忽略了土壤质地的影响,导致误差较大;此外,Alharathi以及Ferre根据实验结果提出了mv与ε0.5之间的线性表达式,Malicki考虑了土壤容重的影响,利用多种土壤数据建立了mv与ε0.5的非线性关系,但是,此类模型也忽略了土壤质地的影响,适用性受到了很大的制;Hallikainen根据不同土壤类型的实验结果提出了基于不同土壤类型的二次多项式拟和模型,因为模型中考虑到了土壤质地的影响,所以在精度和适用性上较Topp模型与mv-ε0.5型模型有了较大的提高,但是,其用于标定系数的样本数过少(N<100),所以标定得到的系数说服力不强.且一些典型的SAR常用频点,如L=1.26GHz,S=3.2GHz,C=5.3GHz,X=9.6GHz的系数未给出;Dobson[12]等利用波导介电常数测量系统和自由空间传播技术获取的5种不同土壤类型的实测数据,提出了土壤介电常数与土壤体积含水量之间的半经验模型,即著名的Dobson半经验模型,由于Dobson模型适用电磁波频率范围宽,模拟精度较高,且模型中参数不依赖于具体土壤类型,这一模型已被广泛用于土壤介电常数计算.在理论模型方面,主要有Dobson等提出的土壤四分量混合理论模型和新近发展的由Mironov等提出的GRMDM模型,这类模型考虑了土壤内在束缚水的介电特性,理论上更加完善,但是模型的参数较多,公式复杂,必须事先测定土壤的某些物理指标,在实际应用中存在较大困难,因此实用性不强.

  土壤介电常数,特别是介电常数的实部变化是利用SAR技术监测土壤水分的基础.本研究利用Dobson半经验模型建立的模拟数据库,标定国内外主要SAR传感器在L/S/C/X波段几个常用频点下的Hallikainen关系式的系数并进行适当改进,建立了这些频点下土壤介电常数实部的简化模型,最后,随机选取Dobson模型模拟的数据对简化模型以及插值后得到的相同频点下的Hallikainen经验模型进行对比,并利用实测数据对简化模型进行验证.结果表明,简化模型在精度上优于Hallikainen经验模型,并且具有良好的实用性.

  结论

  利用Dobson半经验模型建立的模拟数据库对Hallikainen关系式在SAR四个常用频点下进行了系数标定,得到了四个波段下土壤介电常数实部的简化模型.尤其针对X波段数据受温度影响较大而精度较低的问题,进一步加入温度影响因子进行了改进.建立了土壤介电常数的实部与土壤体积含水量mv、土壤砂土含量S、土壤黏土含量C(L/S/C三个波段的主要频点)和土壤温度T(X波段的主要频点)下的关系,可方便实现土壤介电常数实部到土壤体积含水量的转换.如果使用者无法得到目标区精细尺度的S和C分布情况,可利用全球大尺度的S和C数据替代;X波段的土壤温度数据,可由气象数据或其他遥感数据获得.

  未来,将在全国范围内选择一些典型的土壤类型样本,如南方第四纪红粘土(代表地区江西省余江县及广东省南海市)、长三角水稻土(代表地区江苏省苏南的太湖平原、苏北的里下河平原)、华北潮土(代表地区河北省栾城县)、东北黑土(代表地区松辽平原)等开展相关的实测工作和模型的进一步验证和修订,相关成果对于中国区域利用微波遥感技术监测土壤水分的工作将有重要意义.

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