利用SIR-C数据的土壤水分估计模型

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Initial contribute: 2018-12-04

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岳天祥编著
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yue@lreis.ac.cn
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Method-focused categoriesData-perspectiveRemote sensing analysis
Method-focused categoriesProcess-perspectivePhysical process calculation

Detailed Description

Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

利用SIR-C数据的土壤水分估计模型

 

(1)    雷达散射理论模型:

Kirchhoff模型适用于其尺度大于入射波长的表面,其后向散射系数表示为镜向(或相干)成分和漫射(或非相干)成分之和:

式中,表示极化方向(垂直或水平)。

为了简化结果,引入两个简化模型:

a:物理光学模型(POM):对小坡度及中等或小RMS高度的表面进行标量近似而得到的Kirchhoff模型。

b:几何光学模型(GOM):对RMS高度较大的表面进行静止相近似而得到的Kirchhoff模型。

POM中,非相干散射系数的表达式为:

式中,是表面的RMS高度;是入射角;是波数;Fresnel反射系数。

对存在指数自相关函数的表面,可表达为:

式中,

是表面的相关长度。

GOM中,粗糙表面的后向散射系数的相干成分小到可忽略,而非相干成分起决定作用。对相对粗糙的表面的后向散射系数的非相干成分的表达式为:

式中,RMS坡度;是入射角;是当法向入射时的Fresnel反射,公式为

(2)    经验模型:

根据对特性得到完整了解的表面进行全面的野外测量,联合极化后向散射系数可给为:

式中,

 

参考文献:

NarayananR MHirsave P P:利用SIR-C数据的土壤水分估计模型――美国New Hampshire的案例研究。Remote Sensing of Environment2001,75

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《资源环境数学模型手册》 (2018). 利用SIR-C数据的土壤水分估计模型, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/78f2d55a-c1f5-4d20-9c58-31e7eec45a77
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