基于ASAR和Hyperion数据反演植被覆盖下土壤水分的方法及系统

摘要

本发明提供基于ASAR和Hyperion数据反演植被覆盖下土壤水分的方法及系统，具体包括：获取实验区的Hyperion高光谱图像数据，提取实验区中的植被区域；构建基于比值指数及经验系数的植被含水量模型；结合地面实测的植被含水量及Hyperion数据计算的植被比值指数，进行回归计算，获得所述经验系数值；匹配高光谱数据所需的ASAR雷达数据；将匹配后的高光谱数据、ASAR雷达数据和所述植被含水量模型、经验系数值输入水云模型，反演计算获得植被覆盖下土壤含水量。本发明的方法及系统既有明确的物理基础，又具有输入参数少、简单、灵活、易于操作等优点，使植被覆盖下土壤含水量测量更为准确。

主权项

一种基于ASAR和Hyperion数据反演植被覆盖下土壤水分的方法，其特征在于，该方法包括：S1、获取实验区的Hyperion高光谱图像数据，提取实验区中的植被区域；S2、构建基于比值指数及经验系数的植被含水量模型：$\mathrm{SR}=\frac{R_{\mathrm{SWIR}}}{R_{\mathrm{NIR}}};$m_v＝a₀SR+b₀；其中，SR为植被水分比值指数，m_v为植被含水量，R_SWIR和R_NIR分别为短波红外波段反射率和近红外波段反射率，a₀和b₀分别为经验系数；S3、结合地面实测的m_v及Hyperion数据计算的SR值进行回归计算，获得所述经验系数a₀和b₀的值；S4、匹配所述Hyperion高光谱数据所需的ASAR雷达数据；S5、将所述匹配后的Hyperion高光谱数据、ASAR雷达数据和所述植被含水量模型、所述a₀和b₀的值输入水云模型，所述水云模型为：${\sigma }^0={\sigma }_{\mathrm{veg}}^0+{\tau }^2{\sigma }_{\mathrm{soil}}^0;$${\sigma }_{\mathrm{veg}}^0=A·m_v·\cos \theta ·(1-{\tau }^2);$τ²＝exp(‑2Bm_vsecθ)；其中,σ⁰是植被覆盖地表下总的后向散射系数,为植被层的后向散射系数，是直接地表后向散射系数，τ²是农作物的双程衰减因子，m_v是植被含水量，A和B分别为依赖于植被类型的参数,θ是雷达入射角；根据与植被覆盖下土壤含水量m_s的关系：σ⁰_soil＝a₀ln(m_s)+b₀反演计算获得植被覆盖下土壤含水量m_s。