●前言
第1章緒論1
1.1研究背景及意義1
1.2基於主動微波遙感的土壤水分研究現狀3
1.2.1主動微波傳感器的發展現狀3
1.2.2地表參數同步觀測試驗4
1.2.3主動微波遙感土壤水分反演現狀5
1.2.4土壤水分反演的不確定性研究現狀6
1.3主要研究內容7
1.4本書結構8
第2章理論基礎及研究區概況9
2.1微波遙感原理9
2.1.1微波遙感9
2.1.2雷達方程與後向散射繫數9
2.1.3雷達繫統參數10
2.2地表參數12
2.2.1地表粗糙度12
2.2.2土壤水分14
2.3地表散射模型15
2.3.1小擾動模型SPM16
2.3.2積分方程模型IEM16
2.3.3高級積分方程模型AIEM17
2.3.4Oh模型18
2.3.5Dubois模型19
2.4不確定性分析19
2.4.1主動微波土壤水分不確定性19
2.4.2主動微波土壤水分不確定性來源19
2.5研究區及試驗數據20
2.5.1WATER試驗的研究區20
2.5.2WATER獲取的SAR數據20
2.5.3WATER同步觀測數據21
2.5.4其他數據23
2.6本章小結23
第3章裸露地表微波散射特征研究24
3.1設置理論模型輸入參數的取值範圍24
3.1.1粗糙度參數取值範圍設定24
3.1.2設置其他參數取值範圍26
3.2後向散射繫數對地表粗糙度的響應27
3.2.1後向散射繫數對均方根高度的響應27
3.2.2後向散射繫數對相關長度的響應41
3.3後向散射繫數對土壤水分的響應50
3.4後向散射繫數對雷達入射角的響應53
3.5極化後向散射繫數對地表土壤溫度的響應56
3.6後向散射特征分析小結57
第4章基於組合粗糙度和地表差異性的土壤水分反演方法59
4.1粗糙度參數的不確定性問題與已有的解決方法59
4.1.1組合粗糙度60
4.1.2粗糙度定標60
4.1.3有效粗糙度60
4.1.4基於Dubois模型消除粗糙度參數61
4.2基於組合粗糙度的土壤水分反演方法61
4.2.1現有的組合粗糙度形式存在的問題61
4.2.2構建合適的組合粗糙度63
4.2.3實驗驗證65
4.2.4與其他形式的組合粗糙度反演結果對比68
4.3地表差異性的量化71
4.3.1地表差異性引入的不確定性71
4.3.2地表差異性的量化72
4.3.3去除地表差異性的不確定性74
4.3.4驗證有效性75
4.3.5結果分析78
4.4本章小結81
第5章尺度粗糙度的土壤水分反演方法82
5.1改進的有效粗糙度反演算法82
5.1.1有效粗糙度傳統算法的問題82
5.1.2的很好有效粗糙度的反演算法86
5.1.3實驗驗證88
5.1.4結論91
5.2基於貝葉斯理論的粗糙度概率反演91
5.2.1貝葉斯概率反演模型原理91
5.2.2似然函數92
5.2.3貝葉斯概率反演的思路93
5.2.4反演實驗94
5.2.5結論與分析94
5.3各種土壤水分方法對比分析96
5.4本章小結100
第6章土壤水分反演的不確定性分析101
6.1不確定性分析的內容101
6.1.1試驗方案101
6.1.2參數標定102
6.2粗糙度不確定性分析實驗103
6.2.1模擬數據實驗103
6.2.2實測數據實驗105
6.2.3對比分析109
6.2.4誤差控制範圍110
6.3結論112
6.4本章小結113
第7章結論114
7.1研究成果114
7.2創新點115
7.3不足之處116
參考文獻117
本書首先介紹了主動微波遙感反演土壤水分的基本理論和國內外研究現狀，重點從主動微波定量反演中不確定性來源的角度，分析了在P、L、S、C、X五個不同頻率下當地表參數（均方根高度、相關長度、土壤水分和土壤溫度）和雷達入射角取不同值時，後向散射繫數及其不同極化組合方式對地表粗糙度參數的響應規律；在此基礎上，針對地表參數給主動微波遙感反演土壤水分帶來的不確定性，提出了基於組合粗糙度參數和考慮地表差異性的土壤水分反演模型，以及改進的有效粗糙度參數反演算法和尺度粗糙度的貝葉斯概率反演算法；最後對各種土壤水分反演算法中地表粗糙度的不確定性進行量化分析。本書可作為開展測繪、遙感、地理信息科學等專業的高等院校和科研院所的研究生用書，也可供從事微波定量遙感、土壤墑情監測、農林業等領域的研究人員及政府、企事業單位相關人員參考。
