CN102621163B - 用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，涉及雷达遥感探测技术，步骤为：1)在多视角和多频率观测下，分别采用水平极化和垂直极化两种方式测量土壤的散射场；2)将雷达回波中的直达波分量滤除；3)对回波数据进行定标；4)利用土壤的散射模型和介电常数求解土壤含水量在深度方向的分布。本发明的用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，可探测土壤表面下深度为0m～3m的土壤含水量分布，适合地基、空基和天基遥感监测平台的应用。
Description
技术领域
本发明涉及雷达遥感探测技术领域，具体涉及一种用同极化比作为观测量探测土壤在深度方向含水量分布的方法。
背景技术
深层土壤含水量在农业、林业、畜牧业，气象，环境等相关领域中有重要的应用。由于土壤含水量和其介电常数之间存在确定的对应关系，因此通过测量土壤的介电常数可以得到土壤的含水量信息。电磁波在传播时被土壤散射，其散射波的能量在空间中的分布与土壤表面的粗糙度和表面下的介电常数有关。通过分析土壤的雷达回波可以得知土壤介电常数进而得到土壤的含水量。然而，传统的测量方式采用L或C波段受到电磁波透射深度的限制只能获取土壤表面的介电常数。采用更低频段的电磁波能够穿透土壤，利用多频多角度的测量方式可以获得表面下土壤介电常数的分布信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，以填补国内外技术空白。
为了达到上述目的，本发明的技术解决方案是：
一种用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，其包括步骤为：
1)在多视角和多频率观测下，分别采用水平极化和垂直极化两种方式测量土壤的散射场；
2)将雷达回波中的直达波分量滤除；
3)对观测数据进行定标；
4)利用定标后的数据，通过土壤的散射模型和介电常数模型反演土壤含水量在深度方向的分布。
所述的雷达遥感方法，其所述步骤1中双极化观测包括同时和分时两种，分时测量应维持相近的观测条件，以防止土壤介电常数随气象条件大幅改变；为了获取深层土壤介电常数，采用电磁波频率为100MHz～500MHz之间，观测采用的入射角在0°到90°之间，预期的探测深度为土壤表面下0m～3m。
所述的雷达遥感方法，其所述步骤2中滤除直达波的方法，包括设置硬件开关，时间域加窗，将测量信号与背景回波相减三类。
所述的雷达遥感方法，其所述步骤3中，定标包括内定标和外定标。
所述的雷达遥感方法，其所述步骤4中，土壤的后向散射模型由小扰动方法给出，利用观测得到的数据建立参数反演的最优化问题，并用反演算法求解土壤的介电常数分布，最后利用土壤介电常数模型将反演得到的介电常数分布转化为土壤的含水量分布。
所述的雷达遥感方法，其所述步骤4中，反演的最优化问题目标函数为：J[ε(z)]＝∑i，j‖αs(ωi，θj)-αc(ωi，θj)‖，其中‖‖代表向量范数，αs(ωi，θj)为在第i个观测频率ωi和第j个观测角度θj下模型预测的数据，或者模型预测数据的代数组合，αc(ωi，θj)为相应观测数据，或观测数据的代数组合；通过最小化该目标函J[ε(z)]数确定土壤介电常数的分布ε(z)，0＜z＜3(m)为深度；然后利用土壤介电常数模型将土壤的介电常数分布转化为含水量分布。
所述的雷达遥感方法，其所述反演最优化问题中使用的观测数据，包括原始观测数据，以及原始观测数据之间的代数运算组合；求解最优化问题所使用的反演方法，包括线性搜索，随机搜索，智能搜索，基于迭代的最优化方法四类。
所述的雷达遥感方法，其适用于地基、空基或天基遥感平台的监测应用。
本发明的用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，可探测土壤表面下深度为0m～3m的土壤含水量分布，适合地基、空基和天基遥感监测平台的应用。
附图说明
图1为本发明方法中水平极化450MHz电磁波45°入射时土壤的回波示意图；
图2为本发明方法中去除直达波的450MHz水平极化45°土壤回波示意图；
图3为本发明方法探测得到的土壤介电常数与时域反射计(TDR)测量值之间的对比示意图；
图4为本发明方法探测得到的土壤含水量与时域反射计(TDR)测量值之间的对比示意图；
图5为本发明方法探测得到土壤介电常数和含水量与测量值之间的相对误差示意图；
图6为本发明的用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法实施例流程图。
具体实施方式
本发明的用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，在于探测土壤表层下含水量随深度的分布，探测深度与采用的观测频率有关。
本发明方法主要分为四步：
1.采用水平极化和垂直极化两种极化方式，在100MHz～500MHz频段范围内同时对目标进行观测，对同一区域进行多角度观测，入射角选取范围为0°～90°
2.由于采用双天线雷达系统，接收到的雷达信号中不仅有目标的回波，还有发射天线直接耦合到接收天线的直达波。通过设置硬件开关，时域加窗或者减去无目标时散射场等方式去除雷达回波中的直达波分量。
3.对回波数据进行内定标和外定标。
4.利用观测得到的数据建立参数反演的最优化问题，通过最小化目标函数J[ε(z)]＝∑i，j‖αs(ωi，θj)-αc(ωi，θj)‖反演土壤的介电常数分布，αs(ωi，θj)为在第i个观测频率ωi和第j个观测角度θj下模型预测的数据，或者模型预测数据的代数组合，αc(ωi，θj)为相应频率、角度的观测数据或观测数据的代数组合，通过最小化该目标函J[ε(z)]数确定土壤介电常数的分布ε(z)，0＜z＜3(m)为深度。然后利用土壤介电常数模型将土壤的介电常数分布转化为含水量分布
实施例：
下面将结合附图对本发明方法加以说明，这里所描述的实施例仅为了便于理解本发明，而不对其起任何限定。
本发明的用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，采用150MHz和450MHz两个频点的电磁波对裸露土壤进行探测，入射角为45°和60°，雷达被放置在距地约40m高的地基平台上。
如图1所示，为水平极化450MHz电磁波45°入射时土壤的回波。
图2所示，为采用时间域加窗的方法去除直达波后的回波信号。
同样，采用时域加窗的方法去除150MHz观测数据的直达波，对两个频率的回波信号进行定标，之后用傅里叶变换将信号转换到频率域，计算两个中心频率45°和60°目标后向散射系数的同极化比。
图3所示，为采用遗传算法反演得到土壤介电常数随深度的变化和用时域反射计(TDR)测量结果的对比，反演深度设置为1m。反演结果与实测结果近似度较好。
图4所示，为用Topp土壤介电常数模型计算得到的土壤含水量和用时域反射计(TDR)测量的土壤含水量的对比。
图5所示，为反演得到的介电常数与土壤含水量的相对误差，反演得到的土壤含水量相对误差最小约为5％，最大约为20％，达到国外领先水平。
图6所示，为本发明实施例过程的流程图。
以上所述，仅为本发明中具体实施方式，但本发明保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人员在本发明所揭露的技术范围内，可理解到的变换或替换，都应涵盖在本发明权利要求书的保护范围内。
Claims (6)
1.一种用于探测土壤含水量在深度方向分布的雷达遥感方法，其特征在于，包括步骤为：
1)在多视角和多频率观测下，分别采用水平极化和垂直极化两种方式测量土壤的散射场；
2)将雷达回波中的直达波分量滤除；
3)对观测数据进行定标；
4)利用定标后的数据，通过土壤的散射模型和介电常数模型反演土壤含水量在深度方向的分布；
其中，所述步骤4中，土壤的后向散射模型由小扰动方法给出，利用观测得到的数据建立参数反演的最优化问题，并用反演算法求解土壤的介电常数分布，最后利用土壤介电常数模型将反演得到的介电常数分布转化为土壤的含水量分布；
所述反演的最优化问题目标函数为：
其中|| ||代表向量范数，αs(ωi，θj)为在第i个观测频率ωi和第j个观测角度θj下模型预测的数据，或者模型预测数据的代数组合，αc(ωi，θj)为相应观测数据，或观测数据的代数组合；通过最小化该目标函数J[ε(z)]确定土壤介电常数的分布ε(z)，0<z<3(m)为深度；然后利用土壤介电常数模型将土壤的介电常数分布转化为含水量分布。
2.如权利要求1所述的雷达遥感方法，其特征在于，所述步骤1中双极化观测包括同时和分时两种，分时测量应维持相近的观测条件，以防止土壤介电常数随气象条件大幅改变；为了获取深层土壤介电常数，采用电磁波频率为100MHz～500MHz之间，观测采用的入射角在0°到90°之间，预期的探测深度为土壤表面下0m～3m。
3.如权利要求1所述的雷达遥感方法，其特征在于，所述步骤2中滤除直达波的方法，包括设置硬件开关，时间域加窗，将测量信号与背景回波相减三类。
4.如权利要求1所述的雷达遥感方法，其特征在于，所述步骤3中，定标包括内定标和外定标。
5.如权利要求1所述的雷达遥感方法，其特征在于，所述反演最优化问题中使用的观测数据，包括原始观测数据，以及原始观测数据之间的代数运算组合；求解最优化问题所使用的反演方法，包括线性搜索，随机搜索，智能搜索，基于迭代的最优化方法四类。
6.如权利要求1所述的雷达遥感方法，其特征在于，适用于地基、空基或天基遥感平台的监测应用。
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