[发明专利]基于多源数据的长时间序列被动微波土壤水分精度改进研究方法

摘要

被动微波土壤水分反演具有长时间连续监测优势，但存在精度低且与地面实测值不一致问题。未解决这一问题，本发明主要基于MODIS地表温度、植被指数、反照率产品和地面实测数据，引入HANTS方法和降尺度方法，构建不同覆盖度下的热惯量和三参数土壤水分模拟模型，获取长时间序列的1Km尺度土壤水分模拟结果。以模拟结果为检验真值，在考虑遥感产品的长时间序列变化趋势前提下，开展了长时间序列被动微波土壤水分产品的精度改进研究。目的是对长时间序列被动微波土壤水分产品进行真实性检验和精度改进。该研究不仅获取了基于降尺度方法和地面实测校验的1Km尺度土壤水分空间分布而且能够检验被动微波土壤水分产品精度，提升在相关行业领域的应用价值。

主权项

1.基于多源数据的长时间序列被动微波土壤水分精度改进研究方法，包括以下步骤：/n步骤1、围绕时间和空间两种维度，分析FY-3、AMSR-2被动微波土壤水分与长时间序列的地面实测数据的误差；/n步骤2、基于长时间序列的地面实测数据和地面数据产品集进行建模，包括：/n利用热惯量模型模拟分析低植被覆盖区的土壤水分，构建热惯量土壤水分模型；/n所述地面数据产品集包括：地表温度、植被指数和反照率，通过长时间序列HANTS重构方法，重构单日的所述植被指数；/n基于所述长时间序列地面实测数据和所述地表温度、所述反照率以及重构后的所述植被指数，引入三参数模型模拟分析高植被覆盖区的土壤水分，构建三参数土壤水分模型；/n步骤3、利用MODIS产品，基于不同植被覆盖区的土壤水分，在所述热惯量土壤水分模型和所述三参数土壤水分模型的基础上，获取所述不同植被覆盖区下的长时间序列的1km土壤水分模拟结果；/n步骤4、利用1km土壤水分模拟结果对所述FY-3、AMSR-2被动微波土壤水分进行校正。/n