多源微波遥感土壤水分数据一致性融合方法研究

Soil moisture is an important variable of earth system science, water, energy and carbon cycle and is now considered as an essential climate variable by the World Meteorological Organization. Soil moisture retrieval of high accuracy and high spatial and temporal resolution has been a most challenging topic in the world for a long time. Based on the multi-source microwave satellite soil moisture data and ground in-situ measurement, this study will evaluate existing soil moisture data from single satellite. Furthermore, using Triple Collocation and Least Squares method, this project will develop a homogeneous methodology for blending multi-source microwave satellite-based soil moisture, which is adaptive in the worldwide. Then, the sensitive analysis and validation of the new developed method will be carried out using global in-situ measurements and other soil moisture products. Meanwhile, this project will also explore some common scientific issues in quantitative remote sensing and relevant disciplines, such as error propagation and validation of remote sensing data at different scale.

地表土壤水分是研究水循环、能量循环和碳循环等问题的基础，已被世界气象组织认定为气候变化研究中的一个基本变量。高时空分辨率、高精度的土壤水分估算一直是国际上富有挑战性的研究课题。针对现有单一传感器土壤水分反演算法和产品存在的全球精度不一致、历史数据短缺等问题，本项目拟基于多源微波遥感数据和地面观测数据，分析现有单一微波遥感土壤水分数据的适用性和不足，在此基础上，利用三配点误差方法结合最小二乘方法，研究并发展适用于全球不同地表覆盖的多源微波遥感土壤水分数据一致性融合方法，并结合地面验证数据和现有土壤水分产品，验证分析并评价新发展方法的精度。本项目还将探索土壤水分定量反演的误差传播以及多尺度下遥感数据的地面验证等科学问题。

地表土壤水分是全球水资源的重要组成部分，在陆地和大气之间的水、热和能量交换中起关键作用，控制着水圈、生物圈和大气圈之间的相互作用，是研究全球水循环、能量循环和碳循环的基础。因此，获取长时间序列、高时空分辨率的地表土壤水分具有重要的意义。从上世纪70年代开始，不同的机构发布了多种基于微波遥感的土壤水分产品，然而，单一的传感器获取的土壤水分数据无法满足全球变化、气象应用以及灾害监测中时间和空间分辨率的要求。本研究基于风云三号B卫星（FY-3B）、SMOS（Soil Moisture and Ocean Salinity）和ASCAT（The Advanced SCAtterometer）-A微波遥感土壤水分产品和青藏高原CTP（Central Tibetan Plateau）、美国ARS（Agricultural Research Service’s）和澳大利亚Oznet-Yanco地区等地面观测数据，分析了三种微波遥感土壤水分的适用性，在此基础上，利用三配点误差方法（Triple Collocation Analysis）分别估计三种产品的误差方差，然后结合最小二乘方法，完成了对三种微波遥感土壤水分产品的融合，并利用地面观测网的时间序列数据对融合结果和单一产品进行了验证分析，评价新发展融合方法的精度和适用性。研究结果表明：（1）三种产品在不同地区的适用性不同，FY-3B和ASCAT-A在青藏高原地区有较好的精度，在ARS-LW地区SMOS降轨的精度最好，ASCAT-A 在ARS-FC和OzNET-Yanco试验区精度最好。（2）本研究发展的算法基于三种卫星产品融合之后的数据在时间分辨率和空间分辨率上都有提高，基本可以满足每天全球覆盖。（3）与单一产品相比，在选择的四个验证区，融合后的产品能更好反映地表实测值得变化，精度上也有较大的提高，均方根误差和平均误差误差最小，证明了本研究发展的多源数据融合方法的有效性。