●前言
章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 基於主動微波遙感的土壤水分研究現狀
1.2.1 主動微波傳感器的發展現狀
1.2.2 地表參數同步觀測試驗
1.2.3 主動微波遙感土壤水分反演現狀
1.2.4 土壤水分反演的不確定性研究現狀
1.3 主要研究內容
1.4 本書結構
第2章 理論基礎及研究區概況
2.1 微波遙感原理
2.1.1 微波遙感
2.1.2 雷達方程與後向散射繫數
2.1.3 雷達繫統參數
2.2 地表參數
2.2.1 地表粗糙度
2.2.2 土壤水分
2.3 地表散射模型
2.3.1 小擾動模型SPM
2.3.2 積分方程模型IEM
2.3.3 不錯積分方程模型AIEM
2.3.4 Oh模型
2.3.5 Dubois模型
2.4 不確定性分析
2.4.1 主動微波土壤水分不確定性
2.4.2 主動微波土壤水分不確定性來源
2.5 研究區及試驗數據
2.5.1 WATER試驗的研究區
2.5.2 WATER獲取的SAR數據
2.5.3 WATER同步觀測數據
2.5.4 其他數據
2.6 本章小結
第3章 裸露地表微波散射特征研究
3.1 設置理論模型輸入參數的取值範圍
3.1.1 粗糙度參數取值範圍設定
3.1.2 設置其他參數取值範圍
3.2 後向散射繫數對地表粗糙度的響應
3.2.1 後向散射繫數對均方根高度的響應
3.2.2 後向散射繫數對相關長度的響應
3.3 後向散射繫數對土壤水分的響應
3.4 後向散射繫數對雷達入射角的響應
3.5 極化後向散射繫數對地表土壤溫度的響應
3.6 後向散射特征分析小結
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
4.1 粗糙度參數的不確定性問題與已有的解決方法
4.1.1 組合粗糙度
4.1.2 粗糙度定標
4.1.3 有效粗糙度
4.1.4 基於Dubois模型消除粗糙度參數
4.2 基於組合粗糙度的土壤水分反演方法
4.2.1 現有的組合粗糙度形式存在的問題
4.2.2 構建合適的組合粗糙度
4.2.3 實驗驗證
4.2.4 與其他形式的組合粗糙度反演結果對比
4.3 地表差異性的量化
4.3.1 地表差異性引入的不確定性
4.3.2 地表差異性的量化
4.3.3 去除地表差異性的不確定性
4.3.4 驗證有效性
4.3.5 結果分析
4.4 本章小結
第5章 尺度粗糙度的土壤水分反演方法
5.1 改進的有效粗糙度反演算法
5.1.1 有效粗糙度傳統算法的問題
5.1.2 的**有效粗糙度的反演算法
5.1.3 實驗驗證
5.1.4 結論
5.2 基於貝葉斯理論的粗糙度概率反演
5.2.1 貝葉斯概率反演模型原理
5.2.2 似然函數
5.2.3 貝葉斯概率反演的思路
5.2.4 反演實驗
5.2.5 結論與分析
5.3 各種土壤水分方法對比分析
5.4 本章小結
第6章 土壤水分反演的不確定性分析
6.1 不確定性分析的內容
6.1.1 試驗方案
6.1.2 參數標定
6.2 粗糙度不確定性分析實驗
6.2.1 模擬數據實驗
6.2.2 實測數據實驗
6.2.3 對比分析
6.2.4 誤差控制範圍
6.3 結論
6.4 本章小結
第7章 結論
7.1 研究成果
7.2 創新點
7.3 不足之處
參考文獻
內容簡介
《高分辨率主動微波遙感的土壤水分反演與不確定性分析》首先介紹了主動微波遙感反演土壤水分的基本理論和靠前外研究現狀，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；很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。
