黄 对,刘 九 夫，张 建 云,王 文,崔 巍

(1.南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏 南京 210029；2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏 南京 210098)

0 引言

合成孔径雷达(SAR)空间分辨率高、不受云雨影响，其后向散射系数与地表粗糙度、土壤含水率、植被等因素密切相关，故其L、C、X波段影像适用于大范围地表土壤含水率反演[1，2]。基于SAR影像的土壤含水率反演实际是寻找后向散射系数与土壤含水率关系的过程。相关研究采用经验模型[3-6]、理论模型[7-15]和半经验模型[16-19]进行裸露地表土壤含水率反演，一些学者对理论模型进行了改进，如Baghdadi等[20]对地表粗糙度进行定标以获得更真实的积分方程模型(Intergral Equation Model,IEM)模拟数据，后续有学者开展了基于粗糙度定标的IEM[21]、AIEM[22]土壤含水率反演。对于植被覆盖地表，则需利用水云模型或MIMICS模型去除植被的影响，然后采用裸露地表反演模型进行反演[23-27]。

受模型条件、反演方法与雷达成像特征限制，目前研究主要有基于单期影像[6，16]、两期影像[17，23]或多期影像[18，26]单一模型以及基于单期影像多模型[20，22，27，28]的反演方法，反演过程常需依赖实测土壤含水率数据。不同模型的反演结果必然存在差异，而只利用单期或两期影像的反演也具有一定局限性，由于影像特性(极化方式、入射角)不同，即使基于同一模型其反演细节也会有差异，由此导致不同时相反演结果的精度差异与时空连续性问题，有必要探索基于多时相SAR影像的土壤含水率多模型/多反演方法及反演精度评估，并对时空连续性较差的数据进行融合研究，以获取多时相高精度土壤含水率数据。……