鲍艳松， 毛飞， 闵锦忠， 王冬梅， 严婧

(1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044； 2.南京信息工程大学

大气物理学院，南京 210044； 3.江苏省水利科学研究院，南京 210017 )

0 引言

土壤湿度(soil moisture,SM)是土壤的重要组成部分，在地-气界面间的物质、能量交换中起着重要的作用，是水文学、气象学等科学研究领域的重要环境因子和过程参数[1]。微波遥感是实现土壤湿度监测的有效技术[2]。

土壤湿度的变化引起土壤介电常数的改变，土壤介电常数与土壤发射率密切相关，微波亮温与发射率也直接相关，因此，可以利用微波亮温进行土壤湿度反演。微波地表土壤湿度反演算法主要包括单通道土壤湿度反演算法[3-6]、双极化多通道土壤湿度反演算法[7-14]和数理统计算法(经验算法)[15-17]3种。Jackson等[3，8-10，15]利用上述3种方法，实现了土壤湿度的微波遥感反演。我国第二代极轨气象卫星风云三号(FY-3)上搭载了微波成像仪(micro-wave radiation imager,MWRI)，其资料可用于地表土壤湿度反演。彭丽春等[18]建立了基于FY-3A/MWRI亮温资料的土壤湿度三次多项式反演模型，并进行了土壤湿度反演试验，得到了较高的土壤湿度反演精度，但由于在反演过程中粗糙度参数是固定值，限制了该模型在未知粗糙度地区的应用。杨虎等建立了一个基于FY-3/MWRI亮温数据的地表土壤湿度反演算法[19]，但并未对该算法进行精度评价。

本文利用单频率双极化算法，研究了应用FY-3B/MWRI数据反演裸露地表土壤湿度的方法及流程。首先，根据地表各参数的范围，设置模型输入参数，利用高级积分方程模型(aduanced integral equation madels,AIEM)模拟不同地表参数条件下的FY-3B/MWRI资料；……