基于微波的高分辨率土壤水分反演及干旱监测应用

任务来源：计划外项目

技术领域：防灾减灾

技术来源：

技术简介

该成果利用高质量Sentinel-1 SAR数据及可见光遥感数据，基于具有物理机制的变化检测方法，反演得到高分辨率的土壤水分信息；确定了构建后向散射系数-植被指数空间所需的最佳采样点数目；明确了模拟精度对土壤水分初始值和缩放因子两个关键参数的敏感性。可解决当前遥感土壤水分数据的空间分辨率过低的问题，AUC值较传统预测模型提升了约20%，具有良好的干旱监测能力。适用于区域范围内高分辨率干旱监测。

主要性能指标

精度达到0.053立方米/立方米，且其反演精度并不随递推次数增加而累积，具有较高的空间分辨率。

技术特色

该成果进行干旱监测及森林火灾预报，AUC值较传统预测模型提升了约20%，提升预测精度。

推广情况

已在黑河流域、广东省应用，空间分辨率较高，具有良好的农业干旱监测能力。

典型案例

案例1：在黑河流域绿洲应用，属干旱-半干旱区，生态环境脆弱；在该区开展土壤水分的反演，展现出较好的干旱预警能力。案例2：在广东省湿润林区应用，近年来降雨在年内分配不均的情况逐渐加剧，骤旱频发，春-冬干旱问题凸显；在该区运用该成果泥进行干旱监测及森林火灾预报，提升预测精度。

联系我们

负责人：邱建秀

/ 18520198388

中山大学

,