一种顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法技术

本发明专利技术公开了一种顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，包括提取基于极化目标分解的植被覆盖区土壤水分反演特征参数；分析获取特征参数优化组合；综合极化信息和雷达后向散射信息的土壤水分反演模型构建与求解。本发明专利技术提供的方法中模型的构建从目标散射机理出发，通过极化特征参数分解与修正，有效去除植被覆盖的影响，结合独立成分分析获取反演特征参数的优化组合，充分利用了全极化SAR数据的有效观测信息，在无需其他辅助数据的情况，实现植被覆盖区土壤水分的可靠获取。实现植被覆盖区土壤水分的可靠获取。实现植被覆盖区土壤水分的可靠获取。

【技术实现步骤摘要】
一种顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法


[0001]本专利技术涉及合成孔径雷达监测土壤墒情
，尤其涉及一种顾及多极化SAR特征的植被覆盖区土壤墒情动态监测方法。

技术介绍

[0002]土壤水分是一项重要的表征地表土壤状态的参数，被广泛应用于农业墒情评估、洪涝预测和气象预报等领域。土壤墒情地面监测方法具有高精度的优势，然而只能获取离散点土壤含水量，对土壤水分动态监测存在更新频次低、人力物力消耗大的不足。遥感技术凭借其非接触、大范围、高时效观测优势，在土壤水分定量监测方面得到的重要应用。特别是微波遥感技术具有全天时、全天候观测能力，观测量与土壤水分之间具有严密的理论依据，为利用微波遥感数据进行土壤水分定量反演提供了坚实的基础。
[0003]合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有高时空分辨率、多极化、多频段对地观测的优势，特别是SAR观测信息对土壤表面特征响应敏感，能够有效表征土壤表面参数信息，有效克服了传统土壤水分监测方法的不足，在土壤表面参数反演中得到了广泛研究，为大范围动态土壤水分监测提供了有效的技术方法。然而，利用雷达技术反演土壤含水量受植被覆盖和土壤表面粗糙度等因素的影响，当前针对裸露土壤水分的反演研究取得了显著的成果，将这些方法直接应用于植被覆盖区域土壤水分反演分析存在一定的误差，因此针对植被覆盖区域需要考虑植被对雷达散射信息的影响，以获取表征土壤表面特性的散射信息，从而建立相应的土壤水分反演模型。
[0004]多极化SAR卫星获取的不同极化雷达后向散射信息和目标极化散射信息是SAR观测的重要组成部分。极化散射信息能够有效表征观测目标的几何特征和物理特性，面向全极化SAR数据通过极化目标分解，可获取表征目标不同散射机制的极化散射信息，为植被覆盖区土壤反演提供了有效的特征参数。雷达后向散射信息对土壤介电特性响应敏感，作为表征土壤表面水分的重要特征参数在土壤水分定量化反演中得到了广泛的应用。针对植被覆盖的影响，通过极化散射信息分别提取植被和土壤表面特征参数，通过对植被信息的有效剔除，获取表征土壤表面特性的后向散射信息和极化信息，为综合极化信息和雷达后向散射信息进行土壤表面水分定量反演提供了重要的思路。
[0005]虽然现有利用SAR观测信息提取土壤含水量的方法较多，但是面向植被覆盖的影响，缺乏从雷达散射机理的角度有效去除或抑制植被覆盖影响，从而获取表征土壤表面特性的雷达散射信息的方法。且目前多采用单一极化散射信息或雷达后向散射信息进行土壤水分反演研究，缺乏对极化信息和雷达后向散射信息的协同应用，以提升土壤水分反演的可靠性。因此，本领域需要一种能够有效去除植被覆盖对土壤水分反演影响的方法，从雷达散射机理角度获取植被覆盖区土壤表面散射特性，通过协同极化散射信息和雷达后向散射信息实现反演特征参数的优化组合，构建精确可靠的植被覆盖条件下土壤水分定量反演方法。

技术实现思路

[0006]为解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，该方法基于全极化SAR数据的协同雷达后向散射信息和极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法；首先对全极化雷达数据进行非相干目标分解处理，获取植被覆盖区目标表面散射、偶次散射和体散射信息；从植被和土壤的极化散射机理入手，考虑植被在极化维度中主要表征为体散射特性，为有效去除植被覆盖对土壤水分反演的影响，需要对目标分解获取的体散射信息进行修正处理，因此利用多极化SAR观测信息提取归一化雷达植被指数，通过归一化雷达植被指数描述植被对体散射信息的贡献组分，进而利用该指数对体散射信息进行修正处理，从而获取了剔除植被影响的极化散射特征信息。其次利用结合归一化雷达植被指数的水云模型提取表征土壤表面特性的多极化雷达后向散射系数。综合有效的表征土壤表面散射特性的雷达后向散射系数和极化散射信息，利用独立成分分析获取土壤反演特征参数优化组合，有效去除多极化雷达后向散射系数和极化散射信息之间的冗余，提升模型构建的可靠性和稳健性，为植被覆盖区土壤含水量的定量反演提供优化的特征参数，最后通过多元非线性回归模型获取植被覆盖区域土壤水分含量，为全极化SAR支撑不同物候条件下植被覆盖区土壤墒情动态监测提供技术支撑。
[0007]本专利技术的目的通过以下的技术方案来实现：
[0008]一种顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1提取基于极化目标分解的植被覆盖区土壤水分反演特征参数；
[0010]步骤2分析获取特征参数优化组合；
[0011]步骤3综合极化信息和雷达后向散射信息的土壤水分反演模型构建与求解。
[0012]与现有技术相比，本专利技术的一个或多个实施例可以具有如下优点：
[0013]本专利技术面向植被覆盖区土壤水分定量反演，从极化散射机制的角度，开展了植被、土壤散射机制的分解与优化，充分利用了雷达后向散射和极化散射信息表征植被和土壤表面特性，通过不同极化SAR观测剔除植被覆盖对土壤表面水分反演的影响，进而获取了表征土壤表面特性的雷达特征参数优化组合，通过模拟数据和实测数据构建土壤水分反演模型，结合多元优化特征参数输入获取可靠的土壤表面水分信息。
附图说明
[0014]图1是顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法的流程图；
[0015]图2是联合极化信息和雷达后向散射信息的多特征参数反演模型示意图；
[0016]图3是植被覆盖地表散射机制分解示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述。
[0018]如图1所示，为顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，包括以下步骤：
[0019]步骤1基于极化目标分解的植被覆盖区土壤水分反演特征参数优化提取；
[0020]步骤1.1针对全极化SAR数据，采用非相干极化目标分解方法，获取表征目标不同
特性的极化散射信息
[0021]极化目标分解是用于提取全极化雷达数据典型散射特征的方法，能够提取表征不同散射机理的特征组分，其中基于模型的非相干目标分解方法Freeman分解能够将全极化数据分解为表面散射，偶次散射和体散射信息。利用极化目标分解方法获取描述土壤和植被特性的散射信息，从散射机理角度出发，植被覆盖区域的雷达散射信息包括植被散射、土壤散射及植被
‑
土壤叠加散射，面向植被覆盖区的地表散射机制分解情况如图3所示，通过对全极化SAR数据进行极化目标分解处理，获取了初始的用于土壤水分反演的极化特征参数。
[0022]全极化SAR数据能够获取不同极化模式对应的地表后向散射信息，全极化散射矩阵S由不同极化复散射系数S
pq
组成，其中p和q表示水平和垂直发射/接收极化。
[0023][0024]式中，S
hh
代表水平发射水平接收极化模式的散射组分，S
hv
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1提取基于极化目标分解的植被覆盖区土壤水分反演特征参数；步骤2分析获取特征参数优化组合；步骤3综合极化信息和雷达后向散射信息的土壤水分反演模型构建与求解。2.如权利要求1所述的顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：步骤1.1针对全极化SAR数据，采用非相干极化目标分解，获取表面不同特征的极化散射信息，并从散射机理的角度，将植被覆盖区雷达回波信息进行极化分解处理，植被覆盖区雷达回波信息包括植被体散射信息、土壤表面散射信息和经过植被衰减的土壤散射信息；步骤1.2面向植被覆盖区，利用全极化雷达观测信息提取归一化雷达植被指数；步骤1.3针对植被和土壤表面极化散射特性差异，基于植被的体散射特性，并结合归一化雷达植被指数修正体散射特征参数，获取表征土壤表面特性的极化散射信息。3.如权利要求1所述的顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，其特征在于，所述步骤1.1中，全极化SAR数据能够获取不同极化模式对应的地表后向散射信息，全极化散射矩阵S由不同极化复散射系数S
pq
组成，其中p和q表示水平和垂直发射/接收极化：式中，S
hh
代表水平发射水平接收极化模式的散射组分，S
hv
、S
vh
和S
vv
的定义与S
hh
类似；表征极化特征的相干矩阵T3通过Pauli基向量k构建，用于描述目标的极化散射信息：T3＝＜k
·
k
*T
＞
ꢀꢀꢀꢀ
(3)式中，上标*，上标T和<>分别表示复共轭，矩阵转置和平均处理；为了提取目标地物的单独散射贡献，利用Freeman极化目标分解方法对相干矩阵进行处理，将相干矩阵分解为表面散射、偶次散射和体散射三个组分；利用Freeman分解组分表征目标的极化散射信息：式中，f
s
，f
d
和f
v
分别表示表面散射、偶次散射和体散射幅度，β和α分别代表表面散射和偶次散射参数；利用相干矩阵的迹描述表面散射、偶次散射和体散射成分的散射强度；P
s
＝f
s
(1+|β|2)
ꢀꢀꢀꢀ
(5)P
d
＝f
d
(1+|α|2)
ꢀꢀꢀꢀ
(6)P
v
＝f
v
ꢀꢀꢀꢀ
(7)
式中，Ps，Pd和Pv分别表示目标的表面散射、偶次散射和体散射特征信息。4.如权利要求2所述的顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，其特征在于，所述步骤1.2中，通过定义归一化雷达植被，提取植被覆盖区的植被散射信息，归一化雷达植被指数表述为：NRVI＝(RVI
‑
RVI
min
)/(RVI
max
‑
RVI
min
)
ꢀꢀꢀꢀ
(8)式中，RVI为雷达植被指数，RVI
max
和RVI
min
分别表示区域内提取的最大和最小雷达植被指数；基于全极化SAR数据，通过极化特征组合提取对植被覆盖信息敏感的雷达植被指数，表达关系如下：RVI＝f(σ
HH
,σ
HV
,σ
VH
,σ
VV
)
ꢀꢀꢀꢀ
(9)式中，σ
HH
和σ
VV
分别表示水平极化和垂直极化雷达后向散射信息，σ
HV
和σ
VH
分别表示水平极化发射垂直极化接收和垂直极化发射水平极化接收的交叉极化雷达后向散射信息。5.如权利要求2所述的顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，其特征在于，步骤1.3中，利用NRVI参数对植被体散射信息进行处理，修正用于土壤水分反演的特征参数，定义剔除植被效应的体散射信息为Pv
’
，初始极化目标分解得到的体散射信息为Pv，利用NRVI修正体散射信息，去除植被体散射贡献，修正后的体散射特征表述为如下非线性转换关系：Pv
’
＝(1
‑
NRVI)/(1+NRVI)
×
Pv
ꢀꢀꢀꢀ
(10)从而通过多极化SAR观测信息剔除植被覆盖的影响，提取得到表征土壤表面特性的极化散射信息，获取有效的反演特征参数。6.如权利要求1所述的顾及极化散射信息的植被覆盖区土壤水分反演方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤2.1利用归一化雷达植被指数NRVI剔除植被对多极化雷达后向散射系数的影响，获取表征土壤表面特征的多极化雷达后向散射系数；步骤2.2以去除植被影响的极化散射信息和多极化雷达后向散射系数为输入，分析并提取对于土壤水分响应敏感的特征参数优化组合，去除极化散射信息和多极化雷达后向散射信息之...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祥，唐新明，赵慧，李涛，周晓青，高小明，莫凡，傅征博，季亚楠，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：