[发明专利]一种土壤含水量产品降尺度方法

说明书

本发明公开了一种土壤含水量产品降尺度方法，包括：A.获取待研究区被动微波土壤含水量产品和同一时间的光学遥感影像数据；B.基于多端元混合像元分解法对所述光学遥感影像数据进行土壤光谱的提取；C.利用GA‑PLS建立土壤光谱反射特征与从被动微波土壤含水量产品中获取的土壤含水量之间的定量关系模型；D.基于所述定量关系模型，利用泰勒级数展开形式构建土壤含水量降尺度模型，获得高空间分辨率的土壤含水量数据。本发明利用被动微波遥感数据和光学遥感数据二者在时空分辨率上的优势，将二者有效整合获取高空间分辨率的土壤含水量数据，可满足大范围流域尺度区域研究，实现流域尺度土壤含水量实时或准实时的动态监测，准确度高，易于建立，省时省力。

技术领域

本发明涉及地理测绘技术领域，特别是涉及一种土壤含水量产品降尺度方法。

背景技术

土壤含水量作为气候与环境干旱化的重要指示因子之一，影响着土壤的理化性质与植被的生长，进而影响我国的粮食产量。同时，土壤含水量是地表能量平衡和水循环的重要组成部分，是全球变化研究中的重要监测因子。目前，各种基于全球观测站点资料建立的土壤含水量数据集，由于观测点的密度和空间代表性不足，模拟和预报的精度难以满足应用需求。

先进微波扫描辐射计AMSR-2(Advanced Microwave Scanning Radiometer forthe Earth Observing System)，土壤水分和海洋盐分传感器SMOS(Soil Moisture andOcean Salinity)，SMAP(Soil Moisture Active Passive)以及风云三号气象卫星均具有全天时、全天候、观测尺度大、重访周期短等突出优势，能够提供高覆盖度高时效性的全球土壤含水量数据。但这些数据的空间分辨率(9-40km)较低，无法满足流域尺度土壤含水量时空动态监测的需求。光学遥感数据空间分辨率可以达到1km以下，高空间分辨率、低时间分辨率、易受天气影响的特点，与被动微波遥感数据恰恰相反。

为了解决被动微波土壤含水量产品的空间分辨率低的问题，国内外学者也提出了各种不同的降尺度方法：一类降尺度模型是以遥感技术获得的土壤物理参数为基础，如利用光学遥感数据反演土壤的蒸散量建立降尺度算法，但是这种算法的局限性在于没有考虑微波遥感数据反演的土壤含水量和光学遥感数据反演的土壤有效蒸发量之间存在很强的非线性关系。还有一类模型是四维变分同化方法，就是在微波遥感数据的第四维尺度上分析土壤含水量。但是这种方法对地表资料的获得要求较高。

由此可见，目前迫切需要发展一种新的土壤含水量产品降尺度方法，建立一种可行的空间降尺度模型，逐步提高土壤含水量数据的空间分辨率，推动流域尺度土壤含水量的时空动态监测。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种土壤含水量产品降尺度方法，使其提高被动微波土壤含水量数据产品的空间分辨率，满足流域尺度水资源和农业管理的应用需求，克服目前土壤含水量产品数据集空间代表性不足、空间分辨率低等的不足。

为解决上述技术问题，本发明提供一种土壤含水量产品降尺度方法，所述方法包括以下步骤：

A.获取待研究区的被动微波土壤含水量产品和同一时间的光学遥感影像数据；

B.基于多端元混合像元分解方法对所述光学遥感影像数据进行土壤光谱的提取；

C.利用GA-PLS建立所述土壤光谱反射特征与从所述被动微波土壤含水量产品中获取的土壤含水量之间的定量关系模型；

D.基于步骤C建立的所述定量关系模型，利用泰勒级数展开形式构建土壤含水量降尺度模型，获得高空间分辨率的土壤含水量数据。

作为本发明的一种改进，所述步骤A中被动微波土壤含水量产品采用SMAP土壤含水量数据；所述光学遥感影像数据采用MODIS影像数据。