AMSR-E微波遥感：大尺度土壤湿度反演的关键技术

本文主要探讨了"应用AMSR-E微波遥感数据进行土壤湿度反演"这一主题，发表于2007年的《中国矿业大学学报》第36卷第1期。AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer-E）是当时一种先进的星载被动微波遥感器，它在大规模区域土壤水分监测中的应用引起了研究者的关注。 作者们在总结了被动微波遥感技术反演土壤湿度的基本原理和规律后，提出了一种创新的方法。该方法基于双谱模型（BSM Model），这是一种用于计算土壤表面发射率的模型。双谱模型结合了双站散射系数，通过计算反射率和发射率，这两者是理解土壤湿度的关键参数。在被动微波遥感中，发射率反映了土壤对微波辐射的吸收和发射特性，而反射率则与土壤水分含量密切相关。 进一步，作者采用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）作为数据处理工具，这是因为人工神经网络具有强大的非线性建模能力，能够有效地处理复杂的土壤表面特性。这种方法使得在随机粗糙表面条件下，被动微波遥感可以准确地反演出土壤表面的水分状态，为大面积土壤湿度监测提供了有效的解决方案。 论文在实验区的实际应用验证了这一方法的有效性，结果显示，利用AMSR-E微波遥感数据和双谱模型配合人工神经网络反演土壤湿度，取得了满意的结果。这项成果对于将星载被动微波遥感技术推广到土壤湿度的大规模监测中具有重要的指导意义，有助于提高土壤湿度数据的精度和时空分辨率，为农业、水资源管理以及环境科学研究等领域提供实时和可靠的土壤湿度信息。 这篇论文的核心内容涉及被动微波遥感技术在土壤湿度监测中的应用，包括发射率的计算、双谱模型的使用、人工神经网络的介入，以及在实际场景中的成功实践，展现了其在解决大尺度土壤水分监测问题上的潜力和价值。