土壤含水率是农业、环境、气象等领域进行建模的重要参数.该研究将微波遥感与光学遥感相结合,利用Sentinel-1数据交叉极化比及变换土壤调节植被指数对地表粗糙度进行估计,构建了一种改进的水云模型(modified water cloud model,MWCM).分析将NDVI、NDWI和NDWI1725,2200等植被指数作为植被冠层含水率时,水云模型(water cloud model,WCM)及MWCM农田地表土壤含水率的反演精度.结果表明:从总体精度上来看,MWCM的反演精度优于WCM.在不同植被覆盖度情况下:当植被覆盖度为中、低程度(NDVI<0.5),MWCM具有较高的反演精度;在较高的植被覆盖度情况下(NDVI≥0.5),WCM与MWCM的反演精度较为接近.MWCM可有效的建立微波后向散射系数与地表土壤水分的关系,提高土壤含水率反演精度,为各种地表覆盖类型的土壤含水率反演提供研究思路及理论支持.
土壤 水分 模型 地表粗糙度 水云模型 冠层含水率 反演精度