基于Sentinel-1和MODIS数据反演农田地表土壤水分—以REMEDHUS地区为例

土壤水分是陆地生态系统和水循环的重要状态变量,在植被生长监测、农作物产量评估等研究中均发挥着重要作用.为了消除植被散射的影响,进而实现农田地表土壤水分的高精度反演,以时间序列Sentinel-1影像及MODIS产品为实验数据,基于高级积分方程模型和比值植被模型的耦合模型,通过采用不同光学植被参数和VH交叉极化后向散射系数,分别对农田植被散射贡献进行表征,消除植被散射的影响,进而实现土壤水分的高精度反演.结果 表明:当利用VH极化进行参数化植被散射贡献时,标定的耦合模型,虽然可消除对光学植被参数的依赖并较好地模拟Sentinel-1卫星观测,但土壤水分反演结果效果欠理想,相关系数R最大仅为0.54;与VH极化相比,利用光学植被参数表征植被散射贡献时,土壤水分整体反演效果较理想,R最大达到0.79,但光学植被参数反演结果在不同站点存在显著的空间差异性,R介于0.07～0.79之间.因此,在未来研究中可尝试将雷达数据与光学数据协同反演,以期在消除植被散射影响的基础上,实现植被覆盖区域土壤水分的高精度反演及动态变化监测.