一種利用雙時(shí)相ASAR數(shù)據(jù)監(jiān)測土壤濕度的方法

游代安趙少華史園莉姚云軍

(1.環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心，北京 100094;2.國家環(huán)境保護(hù)衛(wèi)星遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101;3.北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院，北京 100875)

微波遙感是監(jiān)測土壤濕度的一個(gè)有效手段，它是指通過微波傳感器獲取從目標(biāo)地物發(fā)射或反射的微波輻射，經(jīng)過判讀處理來識(shí)別地物的技術(shù)。其特點(diǎn)是不受光照、氣候條件的限制，可全天時(shí)、全天候工作，能夠穿透云層，對(duì)植被覆蓋區(qū)和松散蓋層具有一定的穿透能力，最深可有20～30個(gè)波長，并通過極化、相位、干涉等技術(shù)獲得更多更精確的信息。其探測土壤濕度的物理基礎(chǔ)是基于微波信號(hào)和土壤的介電常數(shù)密切相關(guān)這一原理，而土壤的介電常數(shù)隨土壤濕度的變化而變化［1－2］。它可分為被動(dòng)微波和主動(dòng)微波遙感兩種。被動(dòng)微波遙感主要是通過輻射計(jì)測量土壤亮溫監(jiān)測土壤水分，但空間分辨率過低，應(yīng)用上有一定限制。主動(dòng)微波遙感主要是利用雷達(dá)回波信號(hào)(后向散射系數(shù))監(jiān)測土壤水分，使用最多的是合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)技術(shù)，因?yàn)樗鼣[脫了真實(shí)孔徑雷達(dá)天線長度的制約。

由于SAR具有微波遙感的許多優(yōu)勢(shì)，再加上較高的空間分辨率，因此能夠獲得土壤濕度相對(duì)精確的信息，國內(nèi)外已有不少該方面的研究［3－7］。Envisat－1是歐空局發(fā)射的極軌對(duì)地觀測衛(wèi)星系列之一，于2002年3月1號(hào)發(fā)射升空，衛(wèi)星高度800km，重訪周期35天，星上載有10種探測設(shè)備，其中最大的設(shè)備是高級(jí)合成孔徑雷達(dá)(ASAR)，可生成海洋、海岸、極地冰冠和陸地的高質(zhì)量圖像。具有多極化、可變觀測角度、寬幅成像和多工作模式的特性，在陸面和海面監(jiān)測上比ERSSAR，RADARSAT－SAR更具優(yōu)勢(shì)，可以對(duì)農(nóng)作物、森林的面積、狀況、自然災(zāi)害、水文水資源等進(jìn)行監(jiān)測［8－9］。其中對(duì)土壤濕度的監(jiān)測，國內(nèi)外的研究還不過。這些研究中大多基于地面試驗(yàn)或調(diào)查數(shù)據(jù)等先驗(yàn)知識(shí)來監(jiān)測土壤濕度，如Holah等(2005)［10］、Statlino等(2005)［11］、Mattia等(2006)［12］、鮑艷松等［13］和李森(2007)［14］的研究。也有少量研究擺脫了地面參數(shù)的依賴，僅靠多入射角的遙感影像即可獲知土壤濕度信息，如Baghdadi等［15］、Baup等(2007)［16］、Rahman等(2008)［17］和趙少華等(2008)I［18］的研究?？偟膩砜矗@些研究大多依賴于地面先驗(yàn)知識(shí)的獲取，雖然部分研究依靠多入射角的影像擺脫了地面先驗(yàn)知識(shí)的依賴，但也是基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突驈?fù)雜散射機(jī)理的物理模型，并不便于推廣應(yīng)用，而半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t能較好地結(jié)合二者優(yōu)勢(shì)，既能從機(jī)理上解釋微波對(duì)地物的散射特性，又基于經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)具有較好的精度，因此是未來的一個(gè)發(fā)展方向?；诖四康模贠h等(2002)［19］提出的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突A(chǔ)上，通過對(duì)該模型進(jìn)行改進(jìn)，趙少華(2008)［20］提出了一種不需地面參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí)，僅利用采用雙時(shí)相的ASAR影像即可獲知土壤濕度信息的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，因此本文即利用該模型開展應(yīng)用。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于北京昌平區(qū)的小湯山鎮(zhèn)和順義區(qū)的趙全營鎮(zhèn)，地處東經(jīng)116°20～116°37，北緯40°07～40°15，海拔高度在30～60m，區(qū)內(nèi)主要土地類型是城鎮(zhèn)、農(nóng)田(小麥和苜蓿)、裸地和水體等。研究區(qū)地勢(shì)平坦，起伏較小。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

ASAR工作在C波段，波長5.6cm，五種工作模式，其中歐空局對(duì)外提供的只有前三種，Image，Alternating Polarization和Wide Swath模式。本研究數(shù)據(jù)采用Alternating Polarization工作模式下的Level 1B的多視、地距圖像(Precision Image)，即ASA_APP_1P產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分辨率為30m。根據(jù)研究區(qū)域，本文選取了2005年4月12號(hào)和13號(hào)的兩景影像，影像的詳細(xì)特征見表1，圖2和圖3是這兩景影像的示意圖。影像從國家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)對(duì)地觀測系統(tǒng)的Envisat數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站獲取(http：//ds.rsgs.ac.cn/index.aspx)。

表1 2005年ASAR影像的主要特征

圖1 2005年4月12日ASAR影像圖(左圖)HH極化;(右圖)VV極化

1.3 數(shù)據(jù)處理

獲取的ASAR數(shù)據(jù)采用歐空局提供的BEST(Basic Envisat SAR Toolbox)軟件提取后向散射系數(shù)σ°，包括頭文件分析、全分辨率提取、幅度至強(qiáng)度的轉(zhuǎn)換和σ°的提取，最后輸出為Geo TIFF文件。在提取σ°過程中，選擇生成dB數(shù)據(jù)，還要根據(jù)不同的影像輸入不同的定標(biāo)常數(shù)，定標(biāo)常數(shù)可從歐空局網(wǎng)站上的定標(biāo)文件獲取。圖像上的強(qiáng)度值與σ°的關(guān)系為：

圖2 2005年4月13日ASAR影像圖(左圖)HH極化;(右圖)VV極化

公式中A為圖像上的強(qiáng)度DN值，K為絕對(duì)定標(biāo)因子(即上文中的定標(biāo)常數(shù))，θ為雷達(dá)入射角，可從對(duì)應(yīng)圖像的頭文件中獲?。?1］。

由于雷達(dá)影像上一般存在比較明顯的斑點(diǎn)噪音，即在同一片均勻區(qū)域，分辨單元中有的呈亮點(diǎn)，有的呈暗點(diǎn)，使得圖像灰度劇烈變化，從而降低了圖像的分辨率和信噪比，影響了圖像的可解譯性，甚至導(dǎo)致地物特征的消失，因此還要對(duì)輸出的Geo TIFF文件濾波(利用ENVI軟件)。濾波選擇Gamma自適應(yīng)濾波，因?yàn)樵摓V波考慮了斑點(diǎn)的特點(diǎn)和地物目標(biāo)散射特征的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，在平滑斑點(diǎn)的同時(shí)還能很好地保護(hù)圖像紋理［22－23］。濾波后，根據(jù)地形圖選用地面控制點(diǎn)對(duì)影像進(jìn)行幾何校正配準(zhǔn)。

2 方法與結(jié)果

2.1 模型的推導(dǎo)

對(duì)于裸地可以利用半經(jīng)驗(yàn)的OSU П(2002)的后向散射系數(shù)模型來估算其土壤濕度，下面介紹一種基于該模型改進(jìn)的只需兩景HH/VV同極化影像即可獲知地表土壤濕度的新的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。首先，OSU П(2002)模型描述如下：

對(duì)于裸地或低植被覆蓋區(qū)域，假設(shè)我們有兩景時(shí)相相距很近(時(shí)間間隔在一周之內(nèi))的HH/VV雙極化雷達(dá)影像，這期間沒有降雨/雪和灌溉等事件發(fā)生，也沒有較大的人類農(nóng)業(yè)活動(dòng)等，所以我們可以認(rèn)為其土壤濕度和粗糙度恒定不變，因此根據(jù)上述OSU П(2002)模型中的同極化比公式(3a)，我們可以得到兩景HH/VV影像的同極化比p1，p2分別如下：

p1，p2移項(xiàng)相除消去地表粗糙度ks再化簡得(5)：

對(duì)(5)解方程得到求地表濕度的公式(6)：

從該式可以看出，要保證Mv有意義，必須滿足θ1不等于θ2。再把(6)代入(4a)和(4b)中，得到求地表粗糙度的式(7a)或(7b)。

至此，我們得到不依賴于地面先驗(yàn)知識(shí)而只依靠兩景HH/VV雙極化影像的同極化比和不同的雷達(dá)入射角即可同時(shí)獲取地表土壤濕度和粗糙度信息的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀Ｓ捎谠撃Ｐ褪窃贠SU П(2002)模型的基礎(chǔ)上推演而來，因此也適合較廣的地表范圍。該模型應(yīng)用的關(guān)鍵是兩景時(shí)相相鄰的HH/VV雙極化影像，并且時(shí)相間隔內(nèi)無降雨和改變地表粗糙度的人類活動(dòng)發(fā)生，從而可以忽略土壤濕度及地表粗糙度的變化而假定其是恒定的。

2.2 結(jié)果分析

圖1、2分別是所采用的兩景預(yù)處理過的ASAR的HH/VV極化影像，預(yù)處理包括輻射標(biāo)定、幾何精校正、濾波等。圖中間較亮的白色區(qū)域是城鎮(zhèn)像元，這里是北京市區(qū)，黑色的斑塊是湖泊水體等。由于兩景影像的時(shí)間分別是2005年4月12日和4月13日，相差僅一天，期間沒有降水、灌溉事件發(fā)生等，因此可以認(rèn)為土壤濕度沒有變化。研究選擇北京昌平區(qū)的小湯山鎮(zhèn)和順義區(qū)的趙全營鎮(zhèn)這兩個(gè)地方，是因?yàn)樽鳛楸本┦械慕紖^(qū)，這里地勢(shì)較為平坦，因此可以忽略地形校正。主要是小麥農(nóng)田，另外具有相當(dāng)面積的荒地，因此可基本視為裸地和低矮植被區(qū)，來應(yīng)用該模型。

由于篇幅有限，所以本研究不對(duì)粗糙度反演，而僅對(duì)土壤濕度進(jìn)行反演。反演過程中，對(duì)于研究區(qū)內(nèi)的城鎮(zhèn)、道路等像元，由于這部分的后向散射系數(shù)(dB)大于零，所以令其土壤濕度為0，從而進(jìn)行剔除，對(duì)于體積含水量大于1的像元，均令其為1，這部分主要是水體等。我們把反演的土壤濕度分為四個(gè)等級(jí)，其結(jié)果如圖3、5所示?；诖?，對(duì)于圖3的小湯山鎮(zhèn)的土壤濕度反演結(jié)果，其城鎮(zhèn)像元大概占54.09%，土壤體積含水量在0%～10%的像元占23.68%，10%～20%的像元占7.88%，20%～30%的像元占3.56%，＞30%的像元占10.79%，其百分比分布圖見4。從不同土壤濕度等級(jí)所占的百分比可以看出，土壤體積含水量主要分布在0%～30%，高土壤體積含水量的像元?jiǎng)t較少，如果扣除掉城鎮(zhèn)、道路等像元，土壤含水量在0%～30%的像元將會(huì)達(dá)到76.50%。

對(duì)于圖5的趙全營鎮(zhèn)的土壤濕度反演結(jié)果，其城鎮(zhèn)像元大概占54.60%，土壤體積含水量在0%～10%的像元占22.76%，10－20%的像元占7.77%，20%～30%的像元占3.64%，＞30%的像元占11.23%，其百分比分布圖見6。從不同土壤濕度等級(jí)所占的百分比可以看出，土壤體積含水量主要分布在0%～30%，高土壤體積含水量的像元較少，扣除掉城鎮(zhèn)、道路等像元后，土壤含水量在0%～30%的像元將會(huì)達(dá)到75.26%。

因此，從上述兩個(gè)鎮(zhèn)的反演結(jié)果來看，土壤體積含水量主要分布在0%～30%，高于30%的像元?jiǎng)t較少，基本符合模型適合的地表范圍(0.04＜Mv＜0.291m3/m3，0.13＜ks＜6.98，10°＜θ＜70°)。然而，遺憾的是，這里并沒有土壤水分的實(shí)測值進(jìn)行驗(yàn)證，但結(jié)合有關(guān)的土地利用類型、歷史及其他研究資料，發(fā)現(xiàn)反演結(jié)果比較符合實(shí)際情況。未來的研究中，將結(jié)合地面同步試驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證工作，以便該模型的推廣應(yīng)用。

本研究介紹了一種只需兩景同雙極化的雷達(dá)影像，不依賴地面參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí)即可獲得裸地表層土壤濕度和粗糙度信息的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。該模型適合較寬的地表?xiàng)l件，其應(yīng)用的關(guān)鍵是兩景影像的間隔時(shí)間較短，并且沒有降雨、灌溉以及較強(qiáng)人類活動(dòng)的影響，以至于這期間土壤濕度和粗糙度的變化可以忽略，而假定其恒定。然而，受影像獲取限制，該研究并沒有對(duì)應(yīng)的地面觀測數(shù)據(jù)，研究區(qū)遙感影像的時(shí)相也不是很適合，比較好的時(shí)相應(yīng)該在3月初或者10月底和11月初，因?yàn)槟菚r(shí)的裸地、荒地分布面積更大，更適合該模型的應(yīng)用。

3 討論

本研究介紹了一種適合較寬的地表?xiàng)l件，不需要地面先驗(yàn)知識(shí)而僅靠雷達(dá)影像，即可監(jiān)測土壤濕度和粗糙度信息的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。該模型其?yīng)用的關(guān)鍵是兩景影像的時(shí)相間隔較短，并且沒有降雨、灌溉以及較強(qiáng)人類活動(dòng)的影響，以至于這期間土壤濕度和粗糙度的變化可以忽略，而假定其恒定。

圖3 北京市昌平區(qū)小湯山鎮(zhèn)的土壤體積含水量反演分布圖

圖4 北京市昌平區(qū)小湯山鎮(zhèn)的土壤濕度范圍分類

圖5 北京市順義區(qū)趙全營鎮(zhèn)的土壤體積含水量反演分布圖

針對(duì)這種方法，利用兩景ASAR影像在北京郊區(qū)進(jìn)行了應(yīng)用。然而遺憾的是，由于沒有對(duì)應(yīng)的地面實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證，因此結(jié)合土地利用類型、歷史及其它研究資料等，只根據(jù)反演所得的土壤濕度分布范圍百分比進(jìn)行了初步分析。下一步的研究中，將會(huì)加強(qiáng)地面試驗(yàn)的同步驗(yàn)證。然而，作為采用多極化和多時(shí)相的手段，消除粗糙度的影響從而獲得土壤濕度的一種新方法，該研究將為土壤濕度的遙感監(jiān)測提供一條思路。

圖6 北京市順義區(qū)趙全營鎮(zhèn)的土壤濕度范圍分類

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