ASAR GM后散时间序列数据估算黑河上游地表土壤水分

作者：董淑英; 晋锐; 亢健; 李大治

来源：遥感技术与应用, 2015, 30(04): 667-676.

• ENVISAT/ASAR GM
• 时间序列变化检测算法
• 土壤水分
• 黑河上游

利用20082011年的ENVISAT/ASAR全球监测模式(GM)数据,采用时间序列变化检测算法,估算地表相对土壤水分,并利用Van Genuchten方法将相对土壤水分转换为绝对土壤水分,最终获得研究区内的土壤体积含水量。利用阿柔冻融观测站20082011年10cm土壤水分数据验证,均方根误差为0.11cm3/cm3;利用八宝河流域无线传感器网络的36个WATERNET节点20132014年的4cm体积含水量月均值进行空间分布的间接比较检验,估算月均值的均方根误差在0.030.11cm3/cm3的节点有19个,在0.110.16cm3/cm3的节点有15个,大于0.16cm3/cm3的有2个。另外考虑遥感数据和算法(暂未考虑土壤容重、土壤残余含水量的不确定性)对估算结果的影响,体积含水量最大估计误差范围为0.030.12cm3/cm3,研究区内91.77%的像元小于0.06cm3/cm3。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所