摘要：【目的】探究Vertical-Vertical(VV)、Vertical-Horizontal(VH)极化及双极化方式对微波遥感反演表层0~10 cm土壤含水率影响,分析不同数据源(Landsat-8,L8;Sentinel-2,S2)得到的归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)对表层土壤含水率遥感反演精度的影响。【方法】基于VV、VH单一极化和双极化模式,结合S2和L8计算的NDVI与NDWI估算植被含水率(VWC),消除植被对土壤的后向散射影响,得到土壤后向散射系数,基于水云模型反演北京市大兴区表层土壤含水率。【结果】对于VV极化,VV+S2NDWI反演0~10 cm土层的土壤含水率精度最高(R^(2)=0.763,RMSE=1.55%);对于VH极化,VH+S2NDVI反演的0~10cm土层的土壤含水率精度最高(R^(2)=0.622,RMSE=1.66%);对于双极化,Dual-Polarized(DP)+S2NDVI反演的0~10cm土层的土壤含水率精度最高(R^(2)=0.895,RMSE=0.89%)。【结论】NDVI更适用于去除水云模型中的植被影响,且双极化方式反演0~10 cm土层的土壤含水率精度较高。

摘要：土壤水分在农业生产发展中扮演着重要的角色,准确、实时地获取大范围的土壤水分对现代化农业建设有重要的意义。本文提出以Sentinel-1(0.453VV+0.547VH)的组合极化模式结合Sentinel-2和Landsat-8影像计算的归一化植被指数(NDVI)和归一化水指数(NDWI)进行大兴区的土壤水分反演研究。表明:(1)以Sentinel-1组合极化(0.453VV+0.547VH)为基础的反演土壤水分的方式可以实现对该地区土壤水分的高精度反演。(2)NDVI在通过水云模型反演土壤水分过程中,去除植被影响的效果要优于NDWI。(3)Sentinel-1组合极化(0.453VV+0.547VH)与NDVI结合反演土壤水分的相关性较高(r=0.886),优于单极化与NDVI结合反演土壤水分的相关性(rVV=0.798,rVH=0.743)。研究结论对于利用Sentinel-1双极化组合反演土壤水分有重要参考价值。