[发明专利]一种基于多极化RADARSAT-2和Landsat8数据的植被覆盖地表土壤含水量反演方法

权利要求书

1.一种基于多极化RADARSAT-2和Landsat8数据的植被覆盖地表土壤含水量反演方法，该方法包括如下步骤：

步骤1)基于IEM模型，建立后向散射系数同极化差与地表粗糙度和土壤含水量的关系，获得同极化差与地表粗糙度关系响应图；

步骤2)基于IEM模型，建立后向散射系数同极化和与地表粗糙度和土壤含水量的关系，获得同极化差与地表粗糙度关系响应图；

步骤3)基于IEM模型，建立后向散射系数同极化与地表粗糙度关系模型

步骤4)基于Dubois HH和VV模型，结合步骤3)，建立后向散射系数同极化差、和与裸土区土壤含水量关系模型；

步骤5)基于PROSAIL辐射传输模型，建立玉米初期、中期和末期整个生长周期NDVI、NDWI1、NDWI2、MSI与植被冠层含水量关系，分别获得NDVI、NDWI1、NDWI2、MSI关系响应图；

步骤6)基于河北省衡水市深州市实测植被冠层含水量统计数据，获得针对河北省的最优玉米冠层水指数，获得最优玉米冠层水指数影像图；

步骤7)基于PROSAIL辐射传输模型，建立初期冬小麦NDVI、NDWI1、NDWI2、MSI与植被冠层含水量关系，分别获得NDVI、NDWI1、NDWI2、MSI关系响应图；

步骤8)基于安徽省固镇县实测植被冠层含水量统计数据，获得针对安徽省的最优冬小麦冠层水指数，获得最优小麦冠层水指数影像图；

步骤9)基于步骤4)、步骤6)和步骤8)，利用水-云模型，获得多源数据协同、多模型融合、多区域试验的植被覆盖地表土壤含水量反演方法。

2.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)：提出基于IEM理论模型的后向散射系数同极化差与地表粗糙度和土壤含水量的之间的关系模型。

3.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)：提出基于IEM理论模型的后向散射系数同极化和与地表粗糙度和土壤含水量的之间的关系模型。

4.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)：提出基于IEM理论明后向散射系数同极化差、和与地表粗糙度之间的关系模型。

5.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤4)：提出了将IEM理论模型与Dubois经验模型相结合的裸土区土壤含水量半经验模型。

6.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤5)：提出了基于PROSAIL辐射传输模型，玉米初期、中期和末期整个生长周期NDVI、NDWI1、NDWI2、MSI与植被冠层含水量之间的关系模型。

7.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤6)：提出了基于河北示范图的最佳玉米冠层含水量反演水指数。

8.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤7)：提出了基于PROSAIL辐射传输模型，初期冬小麦NDVI、NDWI1、NDWI2、MSI与植被冠层含水量之间的关系模型。

9.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤8)：提出了基于安徽示范图的最佳冬小麦冠层含水量反演水指数。

10.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤9)：提出了基于RADARSAT-2与Landsat8多源数据协同、理论和经验模型多模型相融合、河北和安徽示范区多区域试验的植被覆盖地表土壤含水量反演方法。