1. 研究目的与意义及国内外研究现状

土壤湿度是全球生态系统中不可或缺的组成成分。土壤水分含量决定了地面上动植物及土壤微生物的水分供应状况，是其赖以生存的物质基础；同时，土壤湿度在全球大气水循环中发挥着极其重要的作用，影响着全球气候变化、能量循环、地表覆盖状态等多方面，是许多气象、水文等研究模型的重要变化因子。土壤湿度是农业生产的重要指标，是农作物旱情预测的重要依据。不仅如此，土壤湿度的研究在监测土地退化、洪水预报、土地旱情及降水分析中都有特殊意义。高精度的土壤湿度数据能帮助我们更好的研究气候变化、水文信息提取以及地-气间物质能量相互交换和作用的分析认识，提高认识和数据处理的准确性。获取高精度的土壤湿度信息非常重要。

传统土壤湿度测量方法主要有烘干法、中子水分探测法、电阻法、tdr（时域反射）法等。这些传统方法可以准确估测出土壤剖面的含水量，但却费时费力，实际采样速度慢，采样点数量也有限，因而难以实现大区域范围内土壤湿度的实时监测需要。随着遥感技术的不断发展，特别是卫星遥感技术的发展，多时相、高光谱遥感数据，大尺度、速度快、能实时动态监测等特点便捷了土壤湿度的定量定性分析。微波遥感是目前监测土壤湿度的有效方法之一。

amsr2（advanced microwave scanning radiometer 2）是由jaxa（japan aerospace exploration agency）作为amsr-e的继任者研发的，能提供全球范围内空间分辨率为0.25的土壤湿度产品。amsr2可以获取升轨和降轨数据作为研究数据，探测全球水分和能量循环，反演大气和地表参数，能够获取的地表产品包括土壤湿度、降水量、雪深、海温等。土壤湿度作为amsr2产品反演的主要参数之一，能对土壤湿度进行实时监测，获取土壤水分在空间上的分布状况，分析其在时间上的变化情况，但是其产品精度一直备受关注，评价amsr2土壤湿度产品已成为研究关注的重点。本文通过对比amsr2土壤湿度反演数据和土壤深度10cm实测数据，在时间和空间上对研究区域进行比较，验证amsr2反演的土壤湿度精度是否能够满足一定要求内的土壤湿度目标精度，评估amsr2多分辨土壤湿度产品精度及其相关介绍，为土壤湿度的反演和研究提供有效的依据。

国内外研究现状

微波遥感技术能直接捕获土壤表层的介电性能，而土壤的介电常数随土壤湿度变化而变化，因此，被动微波辐射计观测到的亮温也会随之变化。国内外学者围绕土壤湿度与亮温间的关系进行额大量的理论研究及野外好航空遥感实验，发展了具有局地应用价值的多种算法。自1978年以后，smmr、ssm/i及amsr等微波辐射计探测到的微波遥感数据得到有效利用，基于卫星微波遥感数据的被动微波遥感土壤湿度算法也得到了发展。

国内开展被动微波遥感土壤湿度相关研究开始于20世纪八十年代，并取得了一定成就。例如高峰、王介明等应用tmi辐射计的数据改进和提出了三维查表算法，可以用作对大尺度地表的实时温度、土壤水分含量和植被含量的反演，这一算法在青藏高原的中部范围内进行了实验验证，并给出了三个地表参数的分布结果。我国发射的神舟4号飞船搭载了可以反演土壤湿度的具有多模态的微波传感器，气象卫星风云3号系列以及2011年8月发射的海洋2号卫星上也搭载了相关类型的微波传感器，这都极大地促进了我国在遥感领域研究的发展。

2012年5月，amsr2搭载于gcom-w1（global change observation mission 1-water）升空。它包含7个频率，v极化和h极化14个通道，天线扫描角度为55。amsr2升轨过境时间为13:30，降轨时间在上午1:30，通过升降轨两组数据进行综合研究。当前amsr2土壤湿度产品验证研究可以通过长期地面观测站数据来验证，长期观测站点获取的土壤湿度具有一定的规律性和持续性，可以用来验证amsr2土壤湿度在时间上的变化情况。虽然星载遥感可以提供大区域的空间土壤湿度分布信息，但其数据空间分辨率较低，反演所得值会存在一定偏差，因此，在进行大尺度土壤湿度产品研究时有必要通过降尺度来提高数据分析的准确性。2014年，parinussa等人对2013年7月12日至8月期间amsr2土壤湿度反演利用土地参数反演模型（lprm）算法进行了初步研究。除了lprm算法，jaxa还针对amsr2开发了土壤湿度的反演算法，2015年，kim等人在全球范围内对这两种算法之间做出了详细的比较，并采用在2012年7月至2013年8月期间现场47个监测站测测的结果评估了这两种算法所得到的土壤湿度产品。作为amsr-e的后继者——被动微波传感器amsr2，它的土壤产品精度一直以来也备受关注，在不同区域反映土壤湿度的效果及其局地应用都需要开展评价研究工作。

2. 研究的基本内容

论文以amsr23级10km空间分辨率土壤湿度产品的质量评价与应用作为核心研究内容，以山西省区域部分站点10cm深度的土壤湿度数据作为地面实测数据，结合modis数据反演的温度植被干旱指数（tvdi），研究多尺度卫星产品与土壤湿度之间的关系，以评价、验证amsr2土壤湿度产品的可靠性与应用。论文主要研究内容包括以下几个方面：

1） 获取amsr2升轨和降轨土壤湿度产品。以我国山西省区域为例，对amsr2所获取的土壤体积含水量进行数据处理，提取与地面实测站点时空匹配的土壤湿度值。

2） amsr2土壤湿度产品质量评价。结合山西省区域2013年每月1日实测土壤水分数据，对10km空间分辨率的升轨和降轨amsr2土壤湿度产品评价分析，判断升轨、降轨反演土壤水分与实测数据之间的吻合程度。

3） 采用多元线性回归法降尺度分析。对amsr2的降轨数据进行降尺度处理，获取1km空间分辨率的土壤湿度空间分布。利用2013年每月实测土壤水分数据，评价1km空间分辨率的amsr2土壤湿度产品。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

利用envi提取与实际站点对应的升轨、降轨土壤湿度数据，建立土壤湿度不同站点间土壤湿度在时间序列上的变化图，与实际土壤湿度值对比，观测变化趋势，判断amsr2土壤湿度产品与实际值的吻合程度。然后基于10km空间分辨率的amsr2 3级土壤湿度产品，采用多元线性回归法进行降尺度处理获得1km空间分辨率的土壤湿度数据，同时利用modis数据计算tvdi指数，利用实测土壤水分、tvdi分别对比分析不同分辨率的amsr2土壤湿度产品时空分布，以评价土壤湿度产品的质量。

进度安排：

4. 参考文献

[1] qiusheng wu,hongxing liu,lei wang, chengbin deng,2016. evaluation of amsr2 soil moisture products over the contiguous united states using in situ data from the international soil moisture network.j. international journal of applied earth observation and geoinformation.45(2016),187-199.

[2] jian peng,alexander loew,shiqiang zhang,jie wang, jonathan niesel,2016.spatial downscaling of satellite soil moisture data using a vegetation temperature condition index.j.january.ieee transactions on geoscience and remote sensing,vol.54,no.1,558-566.

[3] 田辉，王澄海，文军等．基于简化参数方法的蒙古干旱区土壤湿度被动微波遥感.地球物理学报，2012，55（2）；415-417，doi：10．6038/j.issn．0001-5733．2012．02．006．

[4] 叶勤玉，柴琳娜，蒋玲梅，赵天杰．2014．利用amsr2和modis数据的土壤冻融相变水量降尺度方法[j]．遥感学报，18（6）：1147-1157．