从C波段哨兵-1A雷达数据获取土壤湿度的遥感建模研究

论文总字数：20705字

目 录

1 引言……………………………………………………………………3

1.1 研究的目的和意义…………………………………………………………………… 3

1.1.1 测量土壤湿度的重要性测量土壤湿度的重要性…………………………… 3

1.1.2 测量土壤湿度的方法………………………………………………………… 3

1.1.3 哨兵1号卫星对于测量土壤湿度的特征…………………………………… 4

1.2 国内外研究现状……………………………………………………………………… 5

1.2.1 国外研究现状………………………………………………………………… 5

1.2.2 国内研究现状………………………………………………………………… 5

2 研究内容与研究方法…………………………………………………6

2.1 研究区域的选择……………………………………………………………………… 6

2.2 地面观测数据的获取………………………………………………………………… 7

2.3 卫星数据的处理……………………………………………………………………… 7

2.3.1 数据收集……………………………………………………………………… 7

2.3.2 数据的处理过程……………………………………………………………… 8

2.3.2.1 处理所需软件与数据类型介绍……………………………………… 8

2.3.2.2 设置 SARscape的系统参数具体操作……………………………… 8

2.3.2.3 设置 ENVI 的系统参数具体操作……………………………………8

2.3.2.4 ENVI 经典页面系统下参数的设置 …………………………………8

2.3.2.5 哨兵1A 数据导入 ……………………………………………………9

2.3.2.6 结果文件……………………………………………………………… 9

2.3.2.7 SARscape中单雷达图像处理与应用流程……………………………10

2.3.2.8 高程数据 DEM 的下载………………………………………………12

2.3.3 后向散射系数的提取…………………………………………………………13

2.3.4 处理后的数据列表……………………………………………………………14

3.结果与分析 …………………………………………………………15

4.总结 …………………………………………………………………18

参考文献 ………………………………………………………………19

致谢 ……………………………………………………………………21

从C波段哨兵-1A雷达数据获取土壤湿度的遥感建模研究

邹楚翘

，China

Abstract：In this study, a high resolution multi-temporal C-band synthetic aperture radar (SAR) data obtained by Sentinel-1 (Sentinel-1) satellites was used as a remote sensing data source.Based on the simple linear model, the relationship between the soil water content and the backscattering coefficient of Sentinel-1 (Sentinel-1 satellite) was studied in the two regions of Spain and England.Based on this relationship, a model for inversion of soil water content was established.The results show that the empirical model obtained by linear fitting method has a good effect,The correlation between the soil moisture content and the ground measured was 0.7434.

Key words：Synthetic aperture radar; backscattering coefficient; soil moisture; inversion;

1引言

1.1 研究的目的和意义

1.1.1 测量土壤湿度的重要性测量土壤湿度的重要性

土壤含水量是影响气候、水循环、植被生长和动物生存的重要因素，是水文、生态过程的关键一环。由于雨水下渗、陆地蒸发、土壤的冻结和融化等一系列地--气间的水分和能量的交换过程，土壤含水量大范围地控制着地表与大气之间水热的传输与平衡，甚至影响着全球环境、气候与生物的变化，在整个陆面过程中起着举足轻重的作用。

土壤含水量的监测已经被广泛地应用于各个方面，例如在农田灌溉、产量估计、林业防护、土壤墒情监测和旱情监测等方面上，监测土壤湿度都有重要的应用。因此如何精确地测量土壤含水量非常值得关注。

1.1.2 测量土壤湿度的方法

目前，测量土壤湿度有以下几种手段：①微波遥感②可见光遥感③红外遥感④直接到当地取样观测等，其中最为准确的必然是直接到当地取样观测，即如烘干称重、利用中子仪探测、电阻法等传统的土壤湿度监测方法，但是这种方法的缺点是研究范围小、成本高、效率低、时效性不高、浪费人力物力^[1]，而且只适用于小范围土壤湿度的监测。

而微波、可见光、红外遥感这三种方法则采用不直接接触观测对象的先进的遥感手段，能够观测大范围的土壤湿度并进行实时动态监测、效率高且成本低廉。但是，使用微波遥感的方式观测土壤湿度也有其不足，由于微波受植被、地表粗糙度影响较大，因此避免受到这两者干扰是提高土壤水分测量精度的难点。当然，如果是裸土的话，误差就会减少到最小。

微波遥感作为当今最有潜力的土壤湿度观测手段、地面观测中的主要观测方法，具有全天时、全天候的特性，对土壤水分测量具有得天独厚的优势，不受光照、云雾等天气条件的影响，是可见光、红外遥感所不能企及的。由于微波遥感波长较长,所以对地表有较强的穿透性^[2]。除此之外，进行过极化、相位、干涉等作用之后，微波遥感还能够确定许多新数据，从而应用到农业、林业等各个方面。如今,微波波长已经可以达到毫米和亚毫米^[3]，其潜力被世界各国看好。

微波传感器观测，尤其是L、C、X中长波段的微波观测，测量土壤水分敏感性高，对覆盖土壤的植被和存在于卫星与土壤之间的大气具有较好的穿透能力，在反演土壤湿度研究中具有很大的潜力。

Ku波段波长 λ 较短，穿透能力弱，会受到覆盖土壤的植被较大的干扰，对反演结果会产生较大的误差。

NASA发射的SMAP通过L波段雷达和微波辐射计共同来确定地表土壤湿度，微波辐射计的分辨率约是40km，主动观测的雷达分辨率很高，能达到优于100m，极化方式有VV、HH与HV三种。该方法的确比单独利用微波辐射计估算土壤湿度具有更高精度，所以在面临不同的土壤情况时应灵活地选择其适合的波段和观测方法。L波段信号对湿度变化敏感性最高,而且受云和大气等干扰因素的影响小,所以L波段成为被动遥感中最适合探测土壤湿度的波段之一。^[4]但是目前L波段的数据无法下载。

X波段下估算土壤湿度，观察角在60度以内效果好。该方法主要通过亮温曲线估算土壤湿度，不过土壤类型和观测角对亮温影响较大。TE波：观察角增长，则亮温也逐渐增长；TM波：当观测角在0～80度范围内时，角度越大，亮度温度越大；而当观测角超过80度时，则相反^[5]。

C波段信号在土壤含水量方面应用广泛。研究表明，C波段微波遥感可以获取到深入土壤大概5cm深度的湿度。目前，在使用微波遥感估算土壤含水量时，通常会通过多种极化方式组合来去地表粗糙度的干扰。因为极化雷达对植被敏感性很高，如果将裸土的水分反演的估算方法使用到含土壤之外其他东西的的区域时，植被层则会导致低估土壤湿度并高估表面粗糙度。

土壤体积含水量是由雷达后向散射系数计算得到的，雷达后向散射系数 σ 主要受到土壤介电常数 ε 的影响，而土壤含水量的多少决定了土壤的介电常数 ε 的大小^[6]。除此之外， σ还受到地表粗糙度和植被覆盖等其他因素的影响。如果假设在一定时间内，植被生长情况与该地表的粗糙度没有明显变化，那么土壤介电常数 ε 的变化就直接可以由雷达后向散射系数 σ 的变化体现出来。也就是说， σ 的变化即为 ε 的变化。

1.1.3哨兵1号卫星对于测量土壤湿度的特征

2014年4月3日，由全球环境与安全监视（Global Monitoring for Environment and Security，GMES）的哨兵-1A地球监测卫星成功发射，同年正式投入使用。哨兵-1A载有一个先进的C波段合成孔径雷达，无论在何种天气情况下都可以持续地提供地表的监测数据，即使在黑夜或云层遮挡时，仍然可以拍摄到该区域的画面，完美地实现了全天时全天候的地面观测,在监测表面参数方面很有前景，在农业研究中尤其是土壤水分估算具有重要应用^[7]。

哨兵-1A是目前能够用来监测土壤含水量最新而且最准确的卫星，本研究致力于利用Sentinel-1（哨兵一号卫星）卫星，通过其获取的高分辨率、多时相C波段合成孔径雷达（synthetic aperture radar，简称SAR)数据为遥感数据源。选取西班牙、英国两个地区为研究对象，结合经验简单的线性模型，研究Sentinel-1（哨兵一号卫星）的土壤的含水量与后向散射系数之间的关系并建立出一个反演土壤含水量的模型。

本文期望通过反演技术，开展地表土壤湿度遥感建模的研究，目的是提高土壤湿度检测精度而且方便今后更加高效的获取土壤含水量信息。

哨兵1号(Sentinel-1)基于C波段的成像系统，有以下四种成像模式：

①条带成像(Stripmap)模式:简称SM，能够与ERS、Envisat卫星达到连续，它获取的SLC影像空间分辨率最高，为5m×5m，幅宽为80km，主要应用在特殊情况下的应急管理^[8]。EW模式中幅宽有400km，空间分辨率较高。

②干涉宽幅(Interferometric Wide swath)模式:简称IW，该成像模式空间分辨率5m×20m，幅宽为250km，采用逐步递进的地形扫描方式(TOPSAR，Terrain Observation with Progressive Scans SAR)^[8]，可获取3个子条带。该模式的主要优势是可以实现大范围覆盖，分辨率中等，适合作为陆地覆盖模式。

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