文献类型：期刊文章

作　　者：覃湘栋[1] 庞治国[1,2] 江威[1,2,3] 冯天时[1] 付俊娥[1,2]

QIN Xiangdong;PANG Zhiguo;JIANG Wei;FENG Tianshi;FU Jun'e(China Institute of Water Resources and Hydropower Research,Beijing 100038,China;Research Center on Flood and Drought Reduction of the Ministry of Water Resources,Beijing 100038,China;Postdoctoral workstation of China Reinsurance(Group)Corporation,Beijing 100033,China)

机构地区：[1]中国水利水电科学研究院,北京100038 [2]水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心,北京100038 [3]中国再保险(集团)股份有限公司博士后工作站,北京100033

出　　处：《地球信息科学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(51779269)。

年　　份：2021

卷　　号：23

期　　号：10

起止页码：1728-1742

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：土壤水分是连接地表水循环和能量循环的关键参量,精确获取该参量对于理解气候变化、地表水文过程、地气间能量交换机理等具有重要意义。微波遥感由于其较为合适的探测深度和坚实的理论基础在观测地表浅层土壤水分上具有很大优势,结合反演方法可以获取空间连续的土壤水分含量,有助于更加客观认知土壤水分的时空演变机理。随着微波遥感数据的不断丰富,多种微波遥感土壤水分反演方法相继涌现,为了更好地了解其发展和趋势,本文总结了当前土壤水分微波反演常用的卫星遥感数据并分析其发展趋势,后从主动微波反演、被动微波反演和多源协同反演3个方面梳理了各类土壤水分微波反演方法的原理、发展和优缺点,最终总结出目前微波遥感土壤水分反演方法的发展趋势:即土壤水分微波反演方法的时空普适性逐渐增强、面向高时空分辨率的土壤水分微波协同反演方法快速发展以及土壤水分微波反演方法的智能化水平不断提高。

关 键 词：土壤水分 微波遥感 遥感数据 反演模型 辐射传输  协同反演  降尺度 人工智能算法  

分 类 号：S152.7] P237]