CN111965330B - 一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及微波遥感领域，公开了一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，包括步骤：模拟在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温；将微波辐射亮温分别转换为类发射率，获得微波辐射亮温类发射率数据集；根据双极化类发射率加权方程式获得双极化类发射率加权变量；建立双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式，根据双极化类发射率加权变量反演裸露土壤含水量。本发明定义了类发射率，避免了温度数据给土壤含水量反演过程造成的误差，提高了反演精度，本发明通过双极化类发射率加权消除了地表粗糙度对微波辐射信号的影响，同时避免了传统反演方法中不同地表条件采用经验的粗糙度参数带来的裸露土壤含水量反演误差问题。

Description

一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法

技术领域

本发明涉及微波遥感领域，具体地涉及一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法。

背景技术

土壤含水量是陆表与大气之间能量和水分交换中最活跃的要素，是影响水文过程、生态过程和生物地球化学过程的关键参数之一。随着农业、水利、灾害等领域对长时序大范围土壤含水量数据的需求日益迫切，传统依靠地面测量手段已经无法满足各领域的应用需求。被动微波遥感具有能够全天时、全天候工作的特点，并对陆表植被及土壤具有一定的穿透能力，逐渐成为目前监测区域和全球尺度土壤含水量的有效工具。

一般情况下，对于裸露地表区域来说，被动微波遥感土壤含水量的反演方法重点需要解决两个关键问题，一是温度影响的校正；二是粗糙度影响的校正。不同被动微波遥感土壤含水量反演算法也主要研究和解决这两个问题。目前的被动微波遥感裸露土壤含水量反演方法的问题有以下两个方面：1)由于所有反演的基础是发射率，因此需要地表温度数据将亮温转换为发射率，进行土壤含水量的反演。温度数据一般有两种获取方式，一是通过热红外遥感手段建立遥感亮温与土壤温度的经验关系，这种方法计算的土壤温度是表明温度，与微波遥感穿透土壤层所对应的温度机理不匹配，并且受云遮挡和天气影响，有时无法获取有效数据；二是通过温度测量仪器地面测量获得，这种方式成本特别高，并且获取的是点上的测量数据，无法与遥感获取的区域的信息匹配。两种方式都会导致引入新的误差,降低了土壤含水量反演精度；2)由于粗糙度影响了微波亮温，因此反演过程中需要地表粗糙度信息输入来校正粗糙度的影响，但是由于地表粗糙度难以获取，所以一般在反演算法中采用经验的数值，这种方法无法适用于现实中复杂的地表状况。

发明内容

本发明提供一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，从而解决现有技术的上述问题。

一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，包括如下步骤：

S1)建立地表发射理论模型，根据地表发射理论模型模拟在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温；

S2)将步骤S1)中在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温分别转换为类发射率，获得微波辐射亮温类发射率数据集；

S3)对地表粗糙度和类发射率之间的关系进行回归分析，并根据地表粗糙度和类发射率之间的关系建立双极化类发射率加权方程式，根据双极化类发射率加权方程式获得双极化类发射率加权变量；

S4)通过回归分析建立双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式，根据双极化类发射率加权变量反演裸露土壤含水量。

进一步的，步骤S1)中，建立地表发射理论模型，根据地表发射理论模型模拟在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温，包括如下步骤：

S11)获取待输入至地表发射理论模型中的地表参数以及辐射计观测参数；地表参数包括地表温度、裸露土壤含水量和地表粗糙度；辐射计观测参数包括极化、观测角度和观测频率；

S12)确定地表参数的合理取值范围以及辐射计观测参数的合理取值范围，在地表参数的合理取值范围内对地表参数进行等间隔取值，在辐射计观测参数的合理取值范围内对辐射计观测参数进行等间隔取值，获得地表参数集合和观测参数集合；

S13)建立地表发射理论模型，将地表参数集合和所述观测参数集合输入到地表发射理论模型中，利用地表发射理论模型获得在不同地表参数及辐射计观测参数下的微波辐射亮温数据集。

本发明对不同的地表参数以及辐射计观测参数在合理的取值范围内进行细化分割，进行等间隔取值，生成涵盖较宽泛且符合地表实际状况的地表参数输入参数集合(即地表参数集合)以及涵盖较宽泛的观测条件输入参数集合(即观测参数集合)。本发明将地表参数集合和观测参数集合输入到地表发射理论模型中，模拟在不同地表参数以及不同观测参数取值条件下的微波辐射亮温，生成涵盖较宽泛的地表状况、观测条件的微波辐射亮温数据集。本发明地表发射理论模型采用的是高级积分方程模型(Advanced IntegralEquation Model，AIEM)，高级积分方程模型相比于传统的几何光学模型和物理模型来说，具有更广泛的适用范围，能够用于更宽泛的地表状况。在微波辐射亮温数据集中，包含了不同地表状况和观测条件下的各参数值以及与各参数对应的微波辐射亮温。

进一步的，步骤S2)中，将步骤S1)中在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温分别转换为类发射率，获得微波辐射亮温类发射率数据集，微波辐射亮温类发射率数据集包括光滑表面类发射率数据集和粗糙表面类发射率数据集，包括如下步骤：

S21)将观测频率为f且p极化时的微波辐射亮温TB_f,p与观测频率为36.5GHz且极化方式为垂直极化V时的微波辐射亮温TB_36.5,V之间的比值

定义为类发射率，p极化表示垂直极化V或水平极化H；

S22)将地表粗糙度为光滑表面的微波辐射亮温转化为类发射率，获得光滑表面类发射率数据集；将粗糙地表的微波辐射亮温转化为类发射率，获得粗糙表面类发射率数据集。

本发明定义了类发射率的概念，将类发射率表示为观测频率为f且p极化时的微波辐射亮温TB_f,p除以观测频率为36.5GHz且极化方式为垂直极化V时的微波辐射亮温TB_36.5,V，将微波辐射亮温数据集中的微波辐射亮温数据分别转换成类发射率，从而得到不同频率、不同极化以及不同地表粗糙度下的类发射率。

进一步的，步骤S3)中，对地表粗糙度和类发射率之间的关系进行回归分析，并根据地表粗糙度和类发射率之间的关系建立双极化类发射率加权方程式，根据双极化类发射率加权方程式获得双极化类发射率加权变量，包括如下步骤：

S31)将粗糙表面类发射率表示为光滑表面类发射率的函数，所述函数表示为：Qe_f,p＝Q_f,pQt_f,q+(1-Q_f,p)Qt_f,p,Qe_f,p表示观测频率为f且p极化时的粗糙表面类发射率，Qt_f,q表示观测频率为f且q极化时的光滑表面类发射率，Qt_f,p表示观测频率为f且p极化时的光滑表面类发射率；Q_f,p表示粗糙度影响参数；当p极化表示垂直极化V时，q极化表示水平极化H，Qe_f,V＝Q_f,VQt_f,H+(1-Q_f,V)Qt_f,V；当p极化表示水平极化H时，q极化表示垂直极化V，Qe_f,H＝Q_{f, H}Qt_f,V+(1-Q_f,H)Qt_f,H；

S32)根据步骤S31)中的函数获得在观测频率为f且垂直极化V时的粗糙表面类发射率Qe_f,V下的粗糙度影响参数Q_f,V，获得在观测频率为f且水平极化H时的粗糙表面类发射率Qe_f,H下的粗糙度影响参数Q_f,H；

S33)将在观测频率为f且垂直极化V时的粗糙表面类发射率Qe_f,V下的粗糙度影响参数Q_f,V作为因变量，将在观测频率为f且水平极化H时的粗糙表面类发射率Qe_f,H下的粗糙度影响参数Q_f,H作为自变量进行回归分析，获得粗糙度影响参数线性方程式Q_f,V＝a_f+b_fQ_f,H，b_f为回归系数，a_f为回归偏置项；

S34)根据步骤S31)中的函数以及步骤S33)中的粗糙度影响参数线性方程式获得双极化类发射率加权方程式α_fQe_f,V+Qe_f,H＝β_fQt_f,V+γ_fQt_f,H,双极化类发射率加权第一系数

双极化类发射率加权第二系数

双极化类发射率加权第三系数

S35)将双极化类发射率加权方程式记为F_f＝α_fQe_f,V+Qe_f,H,F_f表示双极化类发射率加权变量。

本发明通过粗糙表面类发射率数据集以及光滑表面类发射率数据集分析了地表粗糙度对于垂直极化V时的粗糙表面类发射率以及水平极化H时的粗糙表面类发射率的影响，相比于光滑表面的类发射率信号来说，粗糙度增加了水平极化H时的粗糙表面类发射率的信号，但是减小了垂直极化V时的粗糙表面类发射率的信号。因此本发明建立了双极化类发射率加权方程式，从而抵消粗糙度对于水平极化H和垂直极化V微波组合信号的影响。本发明在类发射率数据集(包括粗糙表面类发射率数据集以及光滑表面类发射率数据集)的基础上，以光滑表面类发射率为自变量，以存在粗糙度的粗糙表面类发射率为因变量，进行回归分析，从而确定双极化类发射率加权方程式中的各个系数值。

进一步的，步骤S4)中，通过回归分析建立双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式，根据双极化类发射率加权变量反演裸露土壤含水量，包括如下步骤：

S41)将双极化类发射率加权变量F_f作为自变量、裸露土壤含水量sm作为因变量进行回归分析，获得所述双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式

A、B、C分别表示双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式的第一回归参数、第二回归参数和第三回归参数。

本发明通过回归分析确定了双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式可以表示为非线性方程，从而能够通过双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式从而对裸露土壤含水量进行反演。

本发明的有益效果是：本发明提出了类发射率的概念，不需要温度数据作为被动微波遥感土壤含水量反演算法的输入，避免了温度这一辅助数据给土壤含水量反演过程引入的误差，简化了反演流程，提高了反演精度。另外，本发明通过水平极化H和垂直极化V之间的双极化类发射率加权，消除了地表粗糙度对微波辐射信号的影响，本发明不需要粗糙度作为已知参数输入，避免了传统反演方法中不同地表条件采用经验的粗糙度参数带来的裸露土壤含水量反演误差问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演的方法流程图。

图2是本发明实施例一提供的光滑表面类发射率与粗糙表表面类发射率之间的关系图。

图3是本发明实施例一提供的双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。需要说明的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他单元。

实施例一，一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，包括如下步骤：

S1)建立地表发射理论模型，根据地表发射理论模型模拟在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温；包括如下步骤：

S11)获取待输入至地表发射理论模型中的地表参数以及辐射计观测参数；地表参数包括地表温度、裸露土壤含水量和地表粗糙度；辐射计观测参数包括极化、观测角度和观测频率；

S12)确定地表参数的合理取值范围以及辐射计观测参数的合理取值范围，在地表参数的合理取值范围内对地表参数进行等间隔取值，在辐射计观测参数的合理取值范围内对辐射计观测参数进行等间隔取值，获得地表参数集合和观测参数集合；

S13)建立地表发射理论模型，将所述地表参数集合和所述观测参数集合输入到地表发射理论模型中，利用地表发射理论模型获得在不同地表参数及辐射计观测参数下的微波辐射亮温数据集。

本发明对不同的地表参数以及辐射计观测参数在合理的取值范围内进行细化分割，进行等间隔取值，生成涵盖较宽泛且符合地表实际状况的地表参数输入参数集合(即地表参数集合)以及涵盖较宽泛的观测条件输入参数集合(即观测参数集合)。本发明将地表参数集合和观测参数集合输入到地表发射理论模型中，模拟在不同地表参数以及不同观测参数取值条件下的微波辐射亮温，生成涵盖较宽泛的地表状况、观测条件的微波辐射亮温数据集。本发明地表发射理论模型采用的是高级积分方程模型(Advanced IntegralEquation Model，AIEM)，高级积分方程模型相比于传统的几何光学模型和物理模型来说，具有更广泛的适用范围，能够用于更宽泛的地表状况。在微波辐射亮温数据集中，包含了不同地表状况和观测条件下的各参数值以及与各参数对应的微波辐射亮温。

本实施例中，利用AIEM模型构建了包含宽范围土壤水分和表面粗糙度参数的模拟数据库。模拟数据库的参数设置如下：观测频率分别为6.925、10.65、18.7和36.5GHz,垂直极化V和水平极化H；入射角为55°；土壤水分从0.02cm³/cm³变化到0.44cm³/cm³，间隔0.02cm³/cm³；地表粗糙度包括均方根高度和相关长度；均方根高度从0.25cm变化到3cm，间隔0.25cm；相关长度从2.5cm变化到30cm，间隔2.5cm。将上述地表参数集合和观测参数集合输入AIEM(Advanced Integration Equation Model)模型，模拟在不同地表参数取值条件下的微波辐射亮温。

S2)将步骤S1)中在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温分别转换为类发射率，获得微波辐射亮温类发射率数据集，微波辐射亮温类发射率数据集包括光滑表面类发射率数据集和粗糙表面类发射率数据集，包括如下步骤：

S21)将观测频率为f且p极化时的微波辐射亮温TB_f,p与观测频率为36.5GHz且极化方式为垂直极化V时的微波辐射亮温TB_36.5,V之间的比值

定义为类发射率，p极化表示垂直极化V或水平极化H；

S22)将地表粗糙度为光滑表面的微波辐射亮温转化为类发射率，获得光滑表面类发射率数据集；将粗糙地表的微波辐射亮温转化为类发射率，获得粗糙表面类发射率数据集。

本发明定义了类发射率的概念，将类发射率表示为观测频率为f且p极化时的微波辐射亮温TB_f,p除以观测频率为36.5GHz且极化方式为垂直极化V时的微波辐射亮温TB_36.5,V，将微波辐射亮温数据集中的微波辐射亮温数据分别转换成类发射率，从而得到不同频率、不同极化以及不同地表粗糙度下的类发射率。

S3)对地表粗糙度和类发射率之间的关系进行回归分析，并根据地表粗糙度和类发射率之间的关系建立双极化类发射率加权方程式，根据双极化类发射率加权方程式获得双极化类发射率加权变量，包括如下步骤：

S31)将粗糙表面类发射率表示为光滑表面类发射率的函数，所述函数表示为：Qe_f,p＝Q_f,pQt_f,q+(1-Q_f,p)Qt_f,p,Qe_f,p表示观测频率为f且p极化时的粗糙表面类发射率，Qt_f,q表示观测频率为f且q极化时的光滑表面类发射率，Qt_f,p表示观测频率为f且p极化时的光滑表面类发射率；Q_f,p表示粗糙度影响参数；当p极化表示垂直极化V时，q极化表示水平极化H，Qe_f,V＝Q_f,VQt_f,H+(1-Q_f,V)Qt_f,V；当p极化表示水平极化H时，q极化表示垂直极化V，Qe_f,H＝Q_{f, H}Qt_f,V+(1-Q_f,H)Qt_f,H；

S32)根据步骤S31)中的函数获得在观测频率为f且垂直极化V时的粗糙表面类发射率Qe_f,V下的粗糙度影响参数Q_f,V，获得在观测频率为f且水平极化H时的粗糙表面类发射率Qe_f,H下的粗糙度影响参数Q_f,H；

S33)将在观测频率为f且垂直极化V时的粗糙表面类发射率Qe_f,V下的粗糙度影响参数Q_f,V作为因变量，将在观测频率为f且水平极化H时的粗糙表面类发射率Qe_f,H下的粗糙度影响参数Q_f,H作为自变量进行回归分析，获得粗糙度影响参数线性方程式Q_f,V＝a_f+b_fQ_f,H，b_f为回归系数，a_f为回归偏置项；

S34)根据步骤S31)中的函数以及步骤S33)中的粗糙度影响参数线性方程式获得双极化类发射率加权方程式α_fQe_f,V+Qe_f,H＝β_fQt_f,V+γ_fQt_f,H,双极化类发射率加权第一系数

双极化类发射率加权第二系数

双极化类发射率加权第三系数

S35)将双极化类发射率加权方程式记为F_f＝α_fQe_f,V+Qe_f,H,F_f表示双极化类发射率加权变量。

本发明通过粗糙表面类发射率数据集以及光滑表面类发射率数据集分析了地表粗糙度对于垂直极化V时的粗糙表面类发射率以及水平极化H时的粗糙表面类发射率的影响，图2的每个子图显示了不同频率和极化条件下光滑表面类发射率与粗糙表表面类发射率之间的关系，不同的子图表示不同频率和极化条件下的分析结果。在每个子图中，横轴表示光滑表面类发射率，纵轴表示粗糙表面类发射率，对称线表示光滑表面类发射率与粗糙表面类发射率相等，即没有粗糙度情况下，光滑表面类发射率与粗糙表面类发射率的数值是相等的。如果子图中的点分布在对称线的左上方，则表示有粗糙度的存在且导致了光滑表面类发射率升高，反之，如果子图中的点分布在对称线的右下方，则表示有粗糙度的存在且导致了光滑表面类发射率减小。

另外，相比于光滑表面的类发射率信号来说，粗糙度增加了水平极化H时的粗糙表面类发射率的信号，但是减小了垂直极化V时的粗糙表面类发射率的信号。因此本发明建立了双极化类发射率加权方程式，从而抵消粗糙度对于水平极化H和垂直极化V微波组合信号的影响。本发明在类发射率数据集(包括粗糙表面类发射率数据集以及光滑表面类发射率数据集)的基础上，以光滑表面类发射率为自变量，以存在粗糙度的粗糙表面类发射率为因变量，进行回归分析，从而确定双极化类发射率加权方程式中的各个系数值。

S4)通过回归分析建立双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式，根据双极化类发射率加权变量反演裸露土壤含水量，包括如下步骤：

S41)将双极化类发射率加权变量F_f作为自变量、裸露土壤含水量sm作为因变量进行回归分析，获得所述双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式

A、B、C分别表示双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式的第一回归参数、第二回归参数和第三回归参数。

本发明通过回归分析确定了双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式可以表示为非线性方程(见图3)，从而能够通过双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式从而对裸露土壤含水量进行反演。

通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：

本发明提出了类发射率的概念，不需要温度数据作为被动微波遥感土壤含水量反演算法的输入，避免了温度这一辅助数据给土壤含水量反演过程引入的误差，简化了反演流程，提高了反演精度。另外，本发明通过水平极化H和垂直极化V之间的双极化类发射率加权，消除了地表粗糙度对微波辐射信号的影响，本发明不需要粗糙度作为已知参数输入，避免了传统反演方法中不同地表条件采用经验的粗糙度参数带来的裸露土壤含水量反演误差问题。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1)建立地表发射理论模型，根据所述地表发射理论模型模拟在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温；

S2)将步骤S1)中在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温分别转换为类发射率，获得微波辐射亮温类发射率数据集；步骤S2)中，将步骤S1)中在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温分别转换为类发射率，获得微波辐射亮温类发射率数据集，所述微波辐射亮温类发射率数据集包括光滑表面类发射率数据集和粗糙表面类发射率数据集，包括如下步骤：

S21)将观测频率为f且p极化时的微波辐射亮温TB_f，p与观测频率为36.5GHz且极化方式为垂直极化V时的微波辐射亮温TB_36.5，V之间的比值

定义为类发射率，p极化表示垂直极化V或水平极化H；

S22)将地表粗糙度为光滑表面的微波辐射亮温转化为类发射率，获得光滑表面类发射率数据集；将粗糙地表的微波辐射亮温转化为类发射率，获得粗糙表面类发射率数据集；

S3)对地表粗糙度和类发射率之间的关系进行回归分析，并根据地表粗糙度和类发射率之间的关系建立双极化类发射率加权方程式，根据双极化类发射率加权方程式获得双极化类发射率加权变量；

S4)通过回归分析建立所述双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式，根据双极化类发射率加权变量反演裸露土壤含水量。

2.根据权利要求1所述的基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，其特征在于，步骤S1)中，建立地表发射理论模型，根据所述地表发射理论模型模拟在不同观测条件和土壤条件下的微波辐射亮温，包括如下步骤：

S11)获取待输入至地表发射理论模型中的地表参数以及辐射计观测参数；所述地表参数包括地表温度、裸露土壤含水量和地表粗糙度；所述辐射计观测参数包括极化、观测角度和观测频率；

S12)确定地表参数的合理取值范围以及辐射计观测参数的合理取值范围，在地表参数的合理取值范围内对地表参数进行等间隔取值，在辐射计观测参数的合理取值范围内对辐射计观测参数进行等间隔取值，获得地表参数集合和观测参数集合；

S13)建立地表发射理论模型，将所述地表参数集合和所述观测参数集合输入到地表发射理论模型中，利用地表发射理论模型获得在不同地表参数及辐射计观测参数下的微波辐射亮温数据集。

3.根据权利要求1所述的基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，其特征在于，步骤S3)中，对地表粗糙度和类发射率之间的关系进行回归分析，并根据地表粗糙度和类发射率之间的关系建立双极化类发射率加权方程式，根据双极化类发射率加权方程式获得双极化类发射率加权变量，包括如下步骤：

S31)将粗糙表面类发射率表示为光滑表面类发射率的函数，所述函数表示为：Qe_f，p＝Q_f，pQt_f，q+(1-Q_f，p)Qt_f，p,Qe_f，p表示观测频率为f且p极化时的粗糙表面类发射率，Qt_f，q表示观测频率为f且q极化时的光滑表面类发射率，Qt_f，p表示观测频率为f且p极化时的光滑表面类发射率；Q_f，p表示粗糙度影响参数；当p极化表示垂直极化V时，q极化表示水平极化H，Qe_f，V＝Q_f，VQt_f，H+(1-Q_f，V)Qt_f，V；当p极化表示水平极化H时，q极化表示垂直极化V，Qe_f，H＝Q_f，HQt_f，V+(1-Q_f，H)Qt_f，H；

S32)根据步骤S31)中的函数获得在观测频率为f且垂直极化V时的粗糙表面类发射率Qe_f，V下的粗糙度影响参数Q_f，V，获得在观测频率为f且水平极化H时的粗糙表面类发射率Qe_f，H下的粗糙度影响参数Q_f，H；

S33)将在观测频率为f且垂直极化V时的粗糙表面类发射率Qe_f，V下的粗糙度影响参数Q_f，V作为因变量，将在观测频率为f且水平极化H时的粗糙表面类发射率Qe_f，H下的粗糙度影响参数Q_f，H作为自变量进行回归分析，获得粗糙度影响参数线性方程式Q_f，V＝a_f+b_fQ_f，H，b_f为回归系数，a_f为回归偏置项；

S34)根据步骤S31)中的函数以及步骤S33)中的粗糙度影响参数线性方程式获得双极化类发射率加权方程式α_fQe_f，V+Qe_f，H＝β_fQt_f，V+γ_fQt_f，H,双极化类发射率加权第一系数

双极化类发射率加权第二系数

双极化类发射率加权第三系数

S35)将双极化类发射率加权方程式记为F_f＝α_fQe_f，V+Qe_f，H,F_f表示双极化类发射率加权变量。

4.根据权利要求1或3所述的基于双极化类发射率的裸露土壤含水量反演方法，其特征在于，步骤S4)中，通过回归分析建立所述双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式，根据双极化类发射率加权变量反演裸露土壤含水量，包括如下步骤：

S41)将双极化类发射率加权变量F_f作为自变量、裸露土壤含水量sm作为因变量进行回归分析，获得所述双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式

A、B、C分别表示双极化类发射率加权变量与裸露土壤含水量之间的关系式的第一回归参数、第二回归参数和第三回归参数。

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