多尺度植被水分含量遥感反演算法研究

In this proposal, we aim to develop multi-scale retrieving algorithms of canopy and vegetation water contents for winter wheat and corn based on the configuration of Landsat OLI, MODIS, AMSR2 and SMOS. The study area locates in the north China Plain. The study work will be carried out based on the in-situ data obtained from the ground-based passive microwave radiometer and spectral radiometer synergistic experiment and the multi-scale samplings of canopy and vegetation water content, as well as the simulations from the optical and passive microwave radiative transfer models. Finally, the North China Plain applicable multi-scale algorithms, respectively for 30m and 1km optical reflectances and 25km passive microwave brightness temperatures, will be developed and applied. Furthermore, the scale effect to the retrieved canopy and vegetation water content will be analyzed and evaluated. Moreover, the attempt on fusing canopy and vegetation water content of different spatial resolutions to obtain spatial continuous water content map will be made.

本项目拟以“实验设计与开展→算法研究→示范应用”为主线，面向Landsat OLI、MODIS、AMSR2/SMOS等多源遥感观测数据，以华北平原的主要植被类型冬小麦和玉米为研究重点，开展以冠层含水量和植被含水量为目标的多尺度植被水分含量反演算法研究。项目拟在地基微波辐射计与光谱辐射计的连续协同观测实验以及像元尺度植被水分含量采样网所获取的实验数据基础上，结合光学和微波的各类植被指数以及模型模拟数据，发展适用于华北平原的植被水分含量光学反演算法、微波反演算法以及光学与微波的协同反演算法；通过引入地表分类、叶面积指数、植被覆盖度、地表温度等辅助数据，在华北平原开展多尺度植被水分含量反演的示范性应用，分析评价由尺度效应所带来的植被水分含量的空间差异，尝试融合光学与微波的反演结果获取时空连续的高空间分辨率的植被水分含量。

围绕“实验设计与开展→算法研究→示范应用”的研究主线，在华北平原开展了围绕冬小麦/夏玉米植被水分含量的光学/微波反演算法研究，为华北平原微波遥感土壤水分提供可靠植被信息，为作物长势和干旱状态的评估与监测提供有效手段和方法。首先，针对当前业务化的SMAP，SMOS-IC，AMSR2 JAXA，以及AMSR2 LPRM 4套被动微波遥感土壤水分产品开展精度评价，结合各产品的基础理论算法对影响土壤水分反演算法精度的植被因子进行了详细分析和讨论；进一步，面向华北平原玉米覆盖地表（浓密植被）的土壤水分微波遥感算法，分别发展并构建了考虑植被层内一次/多次散射的具有更高模拟精度的主（散射）/被（辐射）动辐射传输模型，包括发展微波辐射传输模型的高阶参数化方案和构建一阶微波散射模型；在此基础上，以华北平原夏玉米和冬小麦为主要研究对象，发展了光学、微波的植被含水量反演算法，包括基于调节植被水分指数的冬小麦VWC/夏玉米CWC反演算法、基于归一化植被水分指数的玉米CWC/VWC优化估算方案、以及基于一阶微波散射模型的玉米含水量反演算法等；最后，将基于调节植被水分指数的冬小麦/夏玉米植被含水量反演算法在整个华北平原开展示范性应用，取得了较好的效果。