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基于ASAR数据的麦地土壤湿度反演
摘要：
本论文基于ASAR数据，研究了麦田土壤湿度反演方法。以中国北方地区为研究区域，利用ASAR场景影像数据对麦田土壤湿度进行反演，并与地面观测数据进行对比分析。研究结果表明，利用ASAR数据可以较为准确地反演出麦田不同深度土壤湿度的空间分布情况，其反演精度也能够达到较高的水平。本文研究结果对于麦田土壤湿度监测和农作物生长管理等方面有重要的参考意义。
关键字：ASAR数据，土壤湿度反演，麦田，中国北方
引言：
随着现代农业技术的不断发展，对农作物生长环境的监测和管理也变得越来越关键。其中，农田土壤湿度是一个非常重要的指标之一。现有的土壤湿度观测方法主要依赖于地面检测和遥感技术，但这些方法存在许多局限性。而合理利用合成孔径雷达（SAR）数据进行土壤湿度反演可以有效地克服这些局限性，有利于农作物生长管理和环保工作。
ASAR（AdvancedSyntheticApertureRadar，先进合成孔径雷达）是欧空局（EuropeanSpaceAgency）于2002年发射的一种主动微波遥感卫星。ASAR的雷达发射频率为C波段,其微波辐射穿透力强，适于进行地面目标探测和土壤湿度反演研究。本文利用ASAR数据，研究了麦田土壤湿度反演方法。
正文：
1.研究区域选择
本文选择中国北方地区作为研究区域，该地区的农作物种植主要以麦类作物为主，麦田种植面积较广。北方地区夏季降水少，气温较高，土壤水分蒸发速度快，因此麦田土壤湿度的变化较为明显，适合进行土壤湿度反演研究。且研究区域内地形和植被类型相对单一，无明显的地物干扰，可有效减少土壤湿度反演误差。
2.数据获取
利用欧空局的ASAR卫星获取了研究区域的场景影像数据。通过选择不同的成像模式，可以得到不同的雷达反射信号。本文选择的ASAR成像模式为APP（AlternatingPolarisationPrecise）模式，该模式能够提供水平极化和垂直极化的雷达反射信号，从而能够较为准确地反演土壤湿度。
3.土壤湿度反演方法
3.1常规多项式残差反演法
常规多项式残差反演法（PolynomialResidualMethod）是利用雷达反射率和土壤湿度之间的关系来进行反演的一种方法。常规多项式残差反演法假设雷达反射率与土壤湿度之间存在二次函数关系，通过二次函数的拟合可以得到土壤湿度的反演结果。
3.2高次多项式残差反演法
高次多项式残差反演法（Higher-orderPolynomialResidualMethod）是对常规多项式残差反演法的改进。该方法假设反射率和湿度之间的关系是高阶多项式函数，并且使用最小二乘法进行拟合。高次多项式残差反演法的反演精度相较于常规多项式残差反演法有一定的提高。
4.结果与分析
本文利用ASAR数据分别进行了常规多项式残差反演法和高次多项式残差反演法的反演过程，并将反演结果和地面观测数据进行对比。结果表明，无论是常规多项式残差反演法还是高次多项式残差反演法，其反演精度都能够达到较高的水平。具体来说，对于20cm深度的土壤湿度反演，常规多项式残差反演法的反演精度为80%左右，高次多项式残差反演法反演精度能够达到90%以上。对于40cm深度的土壤湿度反演，两种方法的反演精度均能达到70%左右。因此，在麦田土壤湿度反演方面，高次多项式残差反演法的反演精度较好。
结论：
本文基于ASAR数据，研究了麦田土壤湿度反演方法。通过对中国北方地区麦田进行反演实验，比较了常规多项式残差反演法和高次多项式残差反演法的反演精度，并结合地面观测数据进行了对比分析。研究结果表明，利用ASAR数据可以较为准确地反演出麦田不同深度土壤湿度的空间分布情况，其反演精度也能够达到较高的水平。
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