摘要

地表土壤湿度影响着陆-气能量交换和水循环,是泥石流、冻土冻融等灾害的重要因子,获取川藏铁路沿线地区土壤湿度有助于研究铁路沿线气候变化和冰冻圈灾害风险。本文基于CYGNSS星载GNSS-R信号,结合土地覆盖分类、归一化差分植被指数NDVI和粗糙度等地表土壤湿度影响因子,利用人工神经网络方法建立了地表土壤湿度多参数反演模型,生成了2018-2019年连续两年的川藏铁路沿线地区36 km空间分辨率的地表土壤湿度日产品。经土壤水分主被动探测卫星(SMAP)数据检验,本文生成的地表土壤湿度相关系数R为0.8,均方根误差RMSE为0.032 cm~(3)/cm~(3),偏差Bias为0.014 cm~(3)/cm~(3),可为川藏铁路沿线气候变化和地表灾害研究提供高连续性和可靠性的数据。

  • 单位
    西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室; 长安大学