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基于贝叶斯融合的土壤含水量估计

2018-07-19谭龙飞

电子科技大学学报 2018年4期
关键词:测量融合模型

谭龙飞,童 玲,陈 彦

(1.公安部四川消防研究所 成都 610036;2.电子科技大学自动化工程学院 成都 611731)

微波遥感由于波长相对较长,使其受天气状况的影响较弱,并且对地物具有一定的穿透能力,长波段微波能够穿透植被[1]。大量的理论模型和野外实验表明土壤的微波散射与辐射强烈地依赖于土壤的水分变化,其物理原因是,在微波波段,土壤水分和介电常数密切相关。在主动微波遥感领域,土壤含水量对雷达后向散射的影响很大,通过后向散射系数提取土壤含水量可以使反演的可靠性和准确性大大提高[2]。同时主动式传感器空间分辨率较高,对地表粗糙度和植被结构的变化响应显著,但数据处理复杂且重复观测频率低。

与主动微波遥感相比较,被动微波遥感监测陆地表面的土壤水分含量算法研究的历史更长[3]。除了和主动微波遥感一样具有微波波段全天候、全天时的优势之外,更由于采取被动的工作原理,较之雷达,辐射计不需要专门的能源装置,它所观测的信号直接来自地表热辐射,因此仪器比较简单、体积小、重量轻、适合星载,可以运行在比较高的卫星高度,受粗糙度和地形影响相对要小,重返周期高,适合大面积实时动态的监测且数据处理简单,它最大的应用限制在于其视场相对主动雷达来说太大且空间分辨率较低[4]。微波辐射计观测的亮温随介电常数变化而变化,然而这种变化还受到如植被覆盖、土壤温度、地表粗糙度、土壤纹理、体积土壤密度和大气效应等其他因子的影响。……

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