冬小麦微波后向散射特性研究及土壤含水量反演

"冬小麦后向散射特性的测量分析与模拟研究 (2009年)，作者: 陈彦，徐春亮，贾明权，芦海平，刘增灿，童玲" 这篇论文深入探讨了冬小麦后向散射特性的测量、分析及模拟，主要关注的是微波遥感在农业监测中的应用。冬小麦是全球重要的粮食作物之一，其生长状况对农业生产至关重要。通过使用L、S、C、X四个波段的陆基微波散射计，研究人员收集了关于冬小麦后向散射系数的数据，同时记录了相关的生物量、叶面积指数和土壤含水量等关键参数。 论文详细介绍了测量冬小麦后向散射系数的方法和实验设备，这些设备能够提供多时段、不同种植方向和不同极化状态下的数据。通过对这些数据的分析，作者发现生物量、植株高度以及生长周期显著影响着地物的后向散射特性。生物量增加通常会导致后向散射增强，因为更多的植物组织会散射微波能量；而植株高度的变化则会影响散射的角度分布，从而改变后向散射系数；生长周期的不同阶段，如生长期、抽穗期和成熟期，作物结构的变化也会对散射产生影响。 论文还利用了水云模型（Water Cloud Model, WCM）和介电常数混合模型（IEM, Integrated Emulator Model）来模拟冬小麦的后向散射特性。这两个模型在农业遥感领域广泛用于模拟作物和土壤的微波响应。通过这些模型，研究人员能够反演土壤含水量，模拟结果与实际测量值相吻合，这表明这些模型在监测土壤水分状态方面具有较高的准确性和实用性。 反演土壤含水量对于农业管理和灾害预警至关重要，特别是在干旱或洪涝等极端气候条件下，及时准确的土壤湿度信息能帮助农民做出决策，提高农作物的产量和抗风险能力。此外，这些研究成果也为未来开发更精确的农业遥感系统提供了理论基础和技术支持。 这篇论文对冬小麦后向散射特性的研究不仅深化了我们对微波遥感在农业应用中的理解，也为农业遥感技术的发展和农业生产的科学管理提供了有价值的参考。通过测量、分析和模拟相结合的方式，论文揭示了作物生长状态与微波散射之间的复杂关系，为未来的遥感技术应用于作物监测和环境研究提供了新的视角。