基尔霍夫模型土壤湿度反演 代码

基尔霍夫模型是一种常用的土壤湿度反演方法，其原理是通过测量微波辐射信号的反射率和散射率，推算出土壤湿度的值。下面是一个基于Python的基尔霍夫模型土壤湿度反演代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 基尔霍夫常数
k = 1.4

# 土壤参数
theta_s = 0.4    # 饱和含水量
theta_r = 0.1    # 干燥含水量
lambda_s = 0.05  # 干燥土壤的微波波长
lambda_w = 0.025 # 液态水的微波波长

# 微波辐射信号的极化方式
polarization = "VH"

# 土壤湿度反演函数
def soil_moisture_retrieval(reflectivity, incidence_angle, frequency, soil_temperature):
    # 计算微波信号的散射率
    scattering_coefficient = k * (2 * np.pi * frequency / 299792458) ** 2
    # 计算有效介电常数
    epsilon_eff = reflectivity / (1 - reflectivity)
    # 计算土壤的有效介电常数
    epsilon_s = ((epsilon_eff + 1) * theta_s - epsilon_eff * theta_r) / (theta_s - theta_r)
    # 计算液态水的体积含量
    theta_w = (epsilon_eff - epsilon_s) / (epsilon_s - lambda_w / lambda_s)
    # 计算土壤的体积含水量
    theta = (theta_w - theta_r) / (theta_s - theta_r)
    # 计算土壤的湿度
    soil_moisture = 4.0 * np.pi * scattering_coefficient * np.sin(incidence_angle) / frequency * np.sqrt(epsilon_s / (epsilon_eff - epsilon_s)) * (1 - np.exp(-2 * scattering_coefficient * np.sqrt(epsilon_eff - epsilon_s) * soil_temperature / np.sin(incidence_angle)))
    return soil_moisture

# 微波辐射信号的反射率
reflectivity = 0.2
# 天顶角
incidence_angle = np.deg2rad(30)
# 微波辐射信号的频率
frequency = 10.0e9
# 土壤温度
soil_temperature = 25.0

# 计算土壤湿度
soil_moisture = soil_moisture_retrieval(reflectivity, incidence_angle, frequency, soil_temperature)

# 输出结果
print("土壤湿度为：{:.3f} m³/m³".format(soil_moisture))

# 绘制结果
plt.plot(soil_temperature, soil_moisture)
plt.xlabel("Soil temperature (°C)")
plt.ylabel("Soil moisture (m³/m³)")
plt.show()

在这个代码中，我们首先定义了基尔霍夫常数 `k` 和土壤参数 `theta_s`、`theta_r`、`lambda_s` 和 `lambda_w`。然后，我们定义了微波辐射信号的极化方式 `polarization` 和土壤湿度反演函数 `soil_moisture_retrieval`，该函数接受微波辐射信号的反射率、入射角、频率和土壤温度作为输入，返回土壤湿度的值。

最后，我们使用反射率为0.2、天顶角为30度、频率为10 GHz和土壤温度为25摄氏度的参数调用 `soil_moisture_retrieval` 函数，并输出结果。我们还绘制了土壤温度和土壤湿度的关系图。