[发明专利]一种基于高分三号数据的植被覆盖区土壤水分反演方法

权利要求书

1.一种基于高分三号数据的植被覆盖区土壤水分反演方法，该方法包括如下步骤：

步骤1)结合河北省栾城县野外观测数据和光学遥感影像，建立12种光学植被指数(MSI、MSI2、NMDI、NDI、NDII、NDVI、NDWI、EVI、SRWI、SWIRR、SIWSI和OSAVI)与植被含水量(VWC)的拟合关系，并优选最佳光学植被指数校正植被光学厚度的影响，获得研究区植被含水量反演影像图。

步骤2)面向高分三号载荷特点并结合AIEM模型建立适用于栾城县研究区的同极化后向散射系数数据库，包含入射角、频率、表面均方根高度、表面相关长度、HH和VV极化后向散射系数值和对应的土壤水分信息。

步骤3)结合AIEM模型和栾城县野外实测数据率定水云模型中的植被参数A和B，并基于改进的水云模型计算得到校正植被光学厚度影响之后的裸土后向散射系数

步骤4)基于已建立的代价函数Z，将校正植被光学厚度影响之后的裸土后向散射系数与模拟的数据库中的后向散射系数同时在HH和VV极化双通道进行差值最小化，匹配到数据库中最邻近的后向散射系数值，并取对应的土壤水分作为该像元的土壤水分，实现植被覆盖区土壤水分反演。

2.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)的具体方法为：

a)对光学遥感影像进行二步预处理工作：一是辐射定标；二是大气校正；

b)根据12种光学植被指数(MSI、MSI2、NMDI、NDI、NDII、NDVI、NDWI、EVI、SRWI、SWIRR、SIWSI和OSAVI)计算植被含水量(VWC)；c)建立植被含水量(VWC)与野外实测含水量的拟合关系，并从中优选出最佳光学植被指数校正植被光学厚度的影响，生产研究区植被含水量反演结果图。

3.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)提出了基于AIEM模型首次面向高分三号载荷特点建立了同极化后向散射系数数据库的方法，具体方法为：

a)基于高分三号载荷特点，影像的入射角和频率作为参数输入AIEM模型(其中入射角设置为20-60度，间隔为1度)；b)基于野外实测数据，将表面均方根高度设置为0.5～1.5，间隔为0.1；表面相关长度设置为15.0～20.0，间隔为1.0；土壤水分设置为0.05～0.40，间隔为0.01；c)基于设置好的参数信息，利用AIEM模型生产同极化后向散射系数数据库，包含入射角、频率、HH和VV极化的后向散射系数值、表面均方根高度、表面相关长度和土壤水分参量。

4.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)具体方法为：

a)将高分三号雷达影像进行三步预处理工作：一是辐射定标；二是滤波；三是地理编码，获得高分三号影像HH和VV极化后向散射系数值，并作为水云模型中的参量值；b)将AIEM模型模拟的裸土后向散射系数作为水云模型中的参量值；c)将步骤1)计算得到的植被含水量VWC作为水云模型中的参量mveg值；d)基于水云模型通过最小二乘法计算得到植被参数A和B；e)基于改进的水云模型计算高分三号卫星影像校正植被光学厚度影响之后的裸土后向散射系数

5.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤4)提出了同时使用高分三号卫星HH和VV极化两个通道并基于新建立的代价函数Z的土壤水分反演方法，具体方法为：

a)基于新建立的代价函数Z，将校正植被光学厚度影响之后的裸土后向散射系数与模拟的数据库中的后向散射系数同时在HH和VV两个通道进行差值最小化，匹配到数据库中最邻近的后向散射系数值；b)取对应的土壤水分作为该像元的土壤水分，实现植被覆盖区土壤水分反演。

代价函数Z公式如下：

其中是高分三号卫星影像基于改进的水云模型校正植被光学厚度影响之后的裸土后向散射，是模拟的裸土后向散射。