一种地表含水量分布提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于SAR图像的地表含水量分布提 取方法。
【背景技术】
[0002] 土壤水分（即土壤湿度、土壤含水量)是地球生态系统的一个重要参数；它是陆地 植物、土壤生物赖以生存的物质源泉，土壤水分的蒸发、渗透和径流影响水循环规律;虽然 土壤水分仅占全球水资源总量的0.005%，但是它却是陆地和大气交换能量的关键因子，并 且它是许多水文模型、气候模型和生态模型等的重要输入参数;土壤水分的变化和运动规 律在很大程度上决定着植被的组成、结果、形态和生理特征，是影响植被生长和演替的重要 限制因子，并且还能影响其自身的水热过程，使得地表参数发生变化，如地表反照率、土壤 热容量、地表蒸发和植被生长状况等;在年度降水量较高的区域，容易引起洪涝、泥石流等 灾害，所以提取土壤含水量对自然灾害的防疫和灾后重建工作具有重大的意义。
[0003] 目前国内外研究学者已经提出了许多裸露地表和植被覆盖下的土壤含水量反演 算法，这些算法普遍都是针对地形平坦、植被种类单一的区域;但是大多数植被覆盖的地区 都不只是生长着一种单一的植被，而是由许多种高低不同、含水量不同、叶面积不同的植被 覆盖着；目前还没有一种有效的适用于复杂地形和多种植被覆盖下的土壤含水量反演算法 来预测土壤含水量。
【发明内容】
[0004] 本发明提供一种基于SAR图像地表含水量分布提取方法。
[0005] 本发明采用的技术方案是:一种地表含水量分布提取方法，包括以下步骤：
[0006] 获取SAR图像，并进行预处理得到含有幅度与相位的复图像S1;
[0007] 利用otsu与阈值分割对图像S1进行分类，将图像S1分为裸土区域01、植被区域02 和其它区域03;
[0008] 将图像S1剔除其它区域03，得到图像S2;
[0009] 建立裸土反演模型反演裸土区域土壤含水量；
[0010] 利用水云模型对图像02进行处理，然后建立植被区域反演模型反演植被区域土壤 含水量；
[0011]根据裸土区域土壤含水量和植被区域土壤含水量得到土壤含水量分布图。
[0012] 进一步的，所述预处理包括多视处理、滤波、辐射校正、几何校正和高程校正。
[0013] 进一步的，所述裸土反演模型如下：
[0014]
[0015] 式中：Θ为雷达入射角，8此(9)』"(0)、厶"(0)丄11(9)、(^(0)、(^(9)为与雷达入射 角相关的系数，4为HH极化后向散射系数，<为VV极化后向散射系数。
[0016] 进一步的，所述水云模型为：
[0017]
[0018] 式中：Θ为雷达入射角，σ::,,,(巧为测量得到的后向散射系数，mveg为植被含水量。 [0019]进一步的，所述裸土含水量反演模型建立方法如下：
[0020] 通过模拟C波段同极化后向散射系数随土壤体积含水量的关系变化，建立后相散 射系数同土壤含水量的关系模型：
[0021]
[0022]
[0023]式中：Ahh为HH极化土壤含水量系数，Avv为VV极化土壤含水量系数，f(s，l)为关于 指定的均方根高度和相关长度的函数，mv为土壤含水量；
[0024]建立土壤含水量同粗糙度的关系模型：
[0025]
[0026]
[0027]式中：Bhh为HH极化土壤粗糙度系数，Bvv为VV极化土壤粗糙度系数，f (mv)为指定的 土壤含水量，Zs为土壤粗糙度；
[0028]由上式得出后相散射系统同粗糙度Zs和土壤含水量mv的关系：
[0029]
[0030]
[0031 ]通过AIEM模型对C波段HH和VV极化后向散射系数进行模拟，获取每一个入射角所 对应系数值，然后通过非线性回归的方法得到每个系数关于入射角的函数公式；
[0032]最后建立裸土含水量反演模型：
[0033]
[0034]进一步的，所述图像S1进行分类方法如下：根据Otsu多次循环首先将图像S1分为 水体和陆地两部分;然后再将陆地分为裸土、植被和城市区域;每次循环都将结果与设定的 阈值进行比较，直到平均阈值满足阈值范围；其中城市区域和水体归为其它区域03。
[0035] 进一步的，所述高程校正是利用干涉技术通过sarscape软件得到高程数据DEM对 SAR图像进行处理。
[0036]本发明的有益效果是：
[0037] (1)本发明适用于多种地表环境，适用于多种植被覆盖区域地表含水量分布提取；
[0038] (2)本发明通过裸土含水量反演模型，提取土壤含水量准确度高；
[0039] (3)本发明通过水云模型可以去除植被对含水量提取的影响，提取准确度高、实用 性强；
[0040] (4)本发明利用DEM数据对图像进行几何校正，适用于高程起伏的区域。
【附图说明】
[0041 ]图1为本发明流程示意图。
[0042]图2为土壤含水量分布图。
【具体实施方式】
[0043]下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
[0044] -种地表含水量分布提取方法，包括以下步骤：
[0045] 获取SAR图像，并进行预处理得到含有幅度与相位的复图像S1;
[0046]利用Otsu与阈值分割对图像S1进行分类，将图像S1分为裸土区域01、植被区域02 和其它区域03;
[0047]将图像S1剔除其它区域03,得到图像S2;
[0048]建立裸土反演模型反演裸土区域土壤含水量；
[0049]利用水云模型对图像02进行处理，然后用裸土含水量反演模型反演植被区域土壤 含水量；
[0050] 根据裸土区域土壤含水量和植被区域土壤含水量得到土壤含水量分布图。
[0051] 其中SAR图像是通过机载或者星载卫星获取的原始合成孔径雷达图像;本实施例 采用原始图像为星载Radarsat-2C波段的高分辨率SAR影像;裸土含水量反演模型是根据裸 土后向散射系数测量实验结合复杂地形的具体特征建立的；水云模型所需参数较少，描述 植被覆盖区的微波散射机制时较为实用，通过模拟后向散射系数与雷达入射角的变化关 系，然后通过非线性最小二乘法对模拟值进行拟合，得到建立水云模型所需要的A、B参数； 除了完全为高大植被覆盖下的土壤，建立的模型均适用。
[0052]进一步的，所述预处理包括多视处理、滤波、辐射校正、几何校正和高程校正;首先 利用现有的商务软件对原始图像进行辐射校正、几何校正、多视处理，得到高程数据;输出 图像需要为含有幅度与相位的复tif图像，本实施例种，多视处理窗口为7 X 7。
[0053]进一步的，所述裸土反演模型如下：
[0054]
[0055] 式中：Θ为雷达入射角，8&(9)、8以9)、厶以9)丄1!(9)、(^(9)、〇*(9)为与雷达入射 角相关的系数，可以通过AIEM模型模拟HH、VV极化下的 〇值，并利用最小二乘法对模拟值进 行拟合，可得到任一入射角下的系数值；极化后向散射系数，为VV极化后向散射 系数，。
[0056] 进一步的，所述水云模型为：
[0057]
[0058] 式中：Θ为入射角，σ?,⑷为测量得到的后向散射系数，mV(3g为植被含水量。