一种适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法

1.本发明涉及微波遥感的技术领域，特别是一种适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法。


背景技术：

2.土壤水分是重要的地表环境参数之一。土壤水分数据集对于农作物长势、产量评估、生态环境以及气候变化监测等应用和研究中具有重要的意义。微波反演方法是高效获取空间连续的高时空分辨率土壤水分产品的主要途径。在微波遥感反演土壤水分过程中，首先，通过卫星观测到的亮温或后向散射系数得到土壤介电常数；其次，在其他辅助数据和介电常数的基础上估算土壤含水量信息。土壤介电常数模型通常构建了土壤介电常数与土壤含水量、土壤盐度、土壤质地以及微波频率等土壤属性之间的定量关系，是微波遥感反演土壤水分方法的主要组成部分。目前，已有很多研究关于土壤的介电属性并且建立了土壤介电常数模型。但是，现有模型仍然在高水分含量或者高盐度条件下精度较低。在土壤水分反演中，由于区域尺度的土壤盐度空间分布数据很难获取，因此有较少反演方法考虑土壤盐度信息。研究表明，土壤盐度含量变化对介电常数有很大的影响，进一步影响土壤的后向散射系数和亮温。因此，由于盐度数据和盐土介电常数的影响，以微波数据为基础的土壤水分反演方法具有很大的不确定性。为了提高土壤水分反演的精度，需要提高现有盐土介电常数模型的精度。
3.目前的盐土介电常数模型有dobson-s模型、hqr模型和wyr模型等。这些模型建立了土壤含水量、含盐量和介电常数之间的半经验关系，在理论推导和大量实测数据的基础上，初步建立了土壤介电常数模型用于基于微波数据的土壤水分反演。但是，目前的这些经典的盐土介电常数模型仍然存在很多不足。首先，研究表明，dobson-s模型对介电常数的虚部具有低估现象，土壤盐度主要作用于介电常数的虚部，该现象低估了盐度对于盐土介电常数虚部的影响。hrq模型对于含盐量较高土壤的介电常数具有较好的模拟效果，然而，当土壤含盐量较低时，模型对盐土复介电常数的模拟具有较大的误差。相比上述两个模型，wyr模型具有更大的适用范围，但是该模型对于高含盐量土壤的介电常数模拟精度较低。综上所述，目前的盐土介电常数模型无法实现在较大的土壤含水量和含盐量范围内对于盐土介电常数的模型，需要对现有的介电常数模型进行进一步的改进。


技术实现要素：

4.为了解决上述的技术问题，本发明提出了一种适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法，对原始模型进行了一定的修正，提出了一种在较大的土壤水分和盐度范围都适用的盐土介电常数模型。
5.本发明提供一种适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法，包括提取土壤盐度数据，还包括以下步骤：
6.步骤1：构建改进盐土介电常数模型，将所述优化盐土介电常数模型分成两阶段模
型，包括高盐分盐土介电常数模型和低盐分盐土介电常数模型；
7.步骤2：根据盐度划分规则将土壤盐度数据带入到所述高盐分盐土介电常数模型或所述低盐分盐土介电常数模型中，计算盐水介电常数；
8.步骤3：将所述盐水介电常数带入到dobson模型中得到盐土的介电常数。
9.优选的是，所述土壤盐度数据包括土壤盐度s、体积含水量mv、土壤密度ρs、土壤容重ρb、土壤质地。
10.在上述任一方案中优选的是，所述盐度划分规则包括当土壤盐度大于20g/kg且体积含水量大于0.3m3/m3时，选用所述高盐分盐土介电常数模型。
11.在上述任一方案中优选的是，在所述高盐分盐土介电常数模型中，所述土壤溶液浓度s
mv
和所属盐水导电率σ
sw
之间存线性关系，利用所述土壤盐度s和所述体积含水量mv表示土壤溶液浓度，得到盐水电导率σ
sw
。
12.在上述任一方案中优选的是，所述盐水电导率σ
sw
的表达式为
13.σ
sw
＝α
·swv
＝a
·
ρb·
sb/mv14.其中，a为经验系数，ρb为土壤容重，s为土壤盐度。
15.在上述任一方案中优选的是，将所述盐水电导率σ
sw
的表达式带入到debye方程中，得到盐水介电常数的虚部表现形式如下
[0016][0017]
其中，f为微波频率，τ
sw
为盐水弛豫时间，ε
sw0
为盐水静态介电常数，ε
sw∞
为极值频率下的盐水介电常数，ε0为真空的介电常数。
[0018]
在上述任一方案中优选的是，所述盐度划分规则还包括当土壤盐度小于等于20g/kg或体积含水量小于等于0.3m3/m3时，选用所述低盐分盐土介电常数模型。
[0019]
在上述任一方案中优选的是，在所述低盐分盐土介电常数模型中，所述盐水电导率σ
sw
和所述土壤盐度s、所述体积含水量mv之间的表达式为
[0020][0021]
其中，s为土壤盐度。
[0022]
在上述任一方案中优选的是，将所述盐水电导率σ
sw
的表达式带入到debye方程中，得到盐水介电常数的虚部表现形式如下
[0023][0024]
在上述任一方案中优选的是，所述盐土的介电常数的表达式为
[0025][0026][0027]
其中，ε
′
soil
为盐土介电常数实部，ρs为土壤密度，εs为固体土壤颗粒的介电常数，mv为土壤的体积含水量，ε
′
sw
为盐水介电常数实部，ε"
soil
为盐土介电常数虚部，ε"
sw
为盐水
介电常数虚部，β
′
和β
″
为于土壤质地有关的经验参数。
[0028]
本发明提出了一种适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法，改进后的评价模型在不同应用条件下的精度以及对模拟结果精度的提高。
[0029]
dobson模型是最常用的描述土壤介电常数与土壤体积含水量之间关系的关系模型。
[0030]
debye方程给出了自由水介电常数计算的理论模型，模型中主要有水的弛豫时间、水的静态介电常数、极值频率下水的介电常数等参数来模拟土壤含水量和土壤中自由水之间的定量关系。
附图说明
[0031]
图1为按照本发明的适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法的一优选实施例的流程图。
[0032]
图2为按照本发明的适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法的不同含水量和盐度土壤的一实施例的介电常数验证示意图。
[0033]
图3为按照本发明的适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法的不同含水量和盐度土壤的另一实施例的介电常数验证示意图。
[0034]
图4为按照本发明的适用于微波反演土壤水分的介电常数模型构建方法的不同含水量和盐度土壤的再一实施例的介电常数验证示意图。
具体实施方式
[0035]
下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的阐述。
[0036]
实施例一
[0037]
如图1所示，执行步骤100，提取土壤盐度数据，土壤盐度数据包括土壤盐度s、体积含水量mv、土壤溶液浓度s
mv
和盐水导电率σ
sw
。
[0038]
执行步骤110，构建改进盐土介电常数模型，将所述优化盐土介电常数模型分成两阶段模型，包括高盐分盐土介电常数模型和低盐分盐土介电常数模型。
[0039]
所述盐度划分规则包括：
[0040]
(1)当土壤盐度大于20g/kg且体积含水量大于0.3m3/m3时，选用所述高盐分盐土介电常数模型。
[0041]
(2)当土壤盐度小于等于20g/kg或体积含水量小于等于0.3m3/m3时，选用所述低盐分盐土介电常数模型。
[0042]
执行步骤120，根据盐度划分规则将土壤盐度数据带入到所述高盐分盐土介电常数模型或所述低盐分盐土介电常数模型中，计算盐水介电常数。
[0043]
在高盐分盐土介电常数模型中，所述土壤溶液浓度s
mv
和所属盐水导电率σ
sw
之间存线性关系，利用所述土壤盐度s和所述体积含水量mv表示土壤溶液浓度，得到盐水电导率σ
sw
。盐水电导率σ
sw
的表达式为
[0044]
σ
sw
＝α
·swv
＝α
·
ρb·
sb/mv[0045]
其中，α为经验系数，ρb为土壤容重，s为土壤盐度。
[0046]
将所述盐水电导率σ
sw
的表达式带入到debye方程中，得到盐水介电常数的虚部表
现形式如下
[0047][0048]
其中，f为微波频率，τ
sw
为盐水弛豫时间，ε
sw0
为盐水静态介电常数，ε
sw∞
为极值频率下的盐水介电常数，ε0为真空的介电常数。
[0049]
在低盐分盐土介电常数模型中，所述盐水电导率σ
sw
和所述土壤盐度s、所述体积含水量mv之间的表达式为
[0050][0051]
其中，s为土壤盐度，a和b为经验系数，mv土壤体积含水量。
[0052]
将所述盐水电导率σ
sw
的表达式带入到debye方程中，得到盐水介电常数的虚部表现形式如下：
[0053][0054]
执行步骤130，将所述盐水介电常数带入到dobson模型中得到盐土的介电常数，盐土的介电常数的表达式为
[0055][0056][0057]
其中，ε
′
soil
为盐土介电常数实部，ρs为土壤密度，εs为盐土的介电常数，mv为体积含水量，ε
′
sw
为盐水介电常数实部，ε"
soil
为盐土介电常数虚部，ε"
sw
为盐水介电常数虚部,β"和β
′
为和土壤质地有关的经验参数。
[0058]
实施例二
[0059]
本发明是在实测数据和已有模型的基础上，对现有的模型进行进一步改进，得到一个适用范围更广，对土壤介电常数模拟效果更好的半经验介电常数模型。该模型对于认识土壤介电属性，以及对土壤理化性质定量监测具有重要的意义。在本发明所得模型的基础上，以微波遥感为主要数据的土壤水分反演方法中可以进一步考虑盐度的影响，得到反演结果精度更高的模型；或者，在加入其他辅助数据或者改善研究方法的基础上，可以实现土壤盐度和土壤水分的协同反演。
[0060]
本发明为现有的盐土介电常数模型的改进模型。现有的盐土介电常数模型在模拟土壤水分含量和盐度含量较高土壤的介电常数时，模拟结果精度有所降低。针对原始模型的上述不足，本发明对原始模型进行了一定的修正，提出了一种在较大的应用范围都适用的盐土介电常数模型。
[0061]
盐度对于介电常数的作用主要体现在土壤含盐量对于土壤介电常数的虚部具有显著的影响。首先是因为盐度对于盐水的介电常数虚部的影响，具体表现在，土壤盐度的大小和土壤溶液的浓度相关，土壤溶液浓度和电导率有很强的相关性，土壤电导率影响介电常数虚部的大小。已有研究表明，土壤在不同条件下具有不同的介电性质，盐土介电常数对
于盐度和土壤体积含水量的响应有较大差异。因此，本发明借鉴经典盐土介电常数模型中的假设，不同的盐度条件下介电常数对盐度具有不同的响应。土壤含有不同盐度等级时，设置两阶段模型。
[0062]
当土壤盐度s大于20g/kg且体积含水量mv大于0.3m3/m3时，土壤溶液浓度s
mv
和盐水电导率σ
sw
之间存线性关系。进一步，利用土壤盐度s和体积含水量mv表示土壤溶液浓度，得到盐水电导率，具体表达式如式(1)。
[0063]
σ
sw
＝a
·swv
＝a
·
ρb·
sb/mvꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0064]
上述改进的盐水电导率表达式带入到debye方程，得到盐水介电常数的虚部表现形式如下：
[0065][0066]
当土壤盐度小于等于20g/kg或体积含水量小于等于0.3m3/m3时，盐水电导率σ
sw
和土壤盐度s、体积含水量mv之间的经验关系如式(3)，盐水介电常数虚部的表达式如式(4)
[0067][0068][0069]
其中，盐水弛豫时间τ
sw
、极值频率下的盐水介电常数ε
sw∞
的表达形式由stogryn和klein模型给出，盐水静态介电常数ε
sw0
和纯水介电常数具有相同值。
[0070]
盐度对盐水的有效电导率具有重要的影响，模型定量构建了盐度和盐水有效电导率之间的相关关系，得到了盐水介电常数虚部和盐度之间的定量模型。然后将盐水介电常数带入到dobson模型(如式(5)、(6))中得到盐土的介电常数。
[0071][0072][0073]
实施例三
[0074]
本发明旨在提高盐土介电常数模型对于盐土介电常数和土壤物理性质之间的关系的模拟精度。为了说明本发明的效果和对模型的提升，下面对模型在已有数据的基础上进行了验证，并且和现有的精度最高的wyr模型进行了对比分析。如图2所示，本发明通过不同的盐度和含水量条件下的分别验证，评价模型在不同应用条件下的精度以及对模拟结果精度的提高。
[0075]
本发明对于介电常数模型模拟的效果有了很大提高，模型的rmse为1.628，r2为0.918。从验证图可以看出，模型模拟的土壤介电常数和实测数据非常接近，并且分布趋势相同，大致分布在1:1线的附近。
[0076]
同时，在收集得到实测数据验证的基础上，对本发明得到的模型和其他模型进行了对比分析，验证结果如图3所示。
[0077]
验证结果表明，本发明得到的模型模拟得到的土壤介电常数在每个土壤水分区间内相对于原始模型都有较大的提高。在0.05-0.4m3/m3的土壤水分区间范围内，模拟结果的
rmse普遍小于2.5。同时，在图3中的5个土壤水分区间内，模型模拟结果的精度都有很大的提升，每个含水量区间内土壤介电常数模拟结果的rmse相比较原始模型有一定的降低。本发明得到的模型和wyr模型相比，对土壤水分含量较高的土壤介电常数的模拟精度提升最显著，具体表现为，当土壤水分大于0.1m3/m3时，wyr模型的rmse大于2.5，本发明所得模型土壤水分从0.05-0.40m3/m3的整个水分研究范围内，模拟介电常数的rmse都小于2.5。同时，与原始wyr模型相同，本发明得到的模型和原始模型在不同的土壤含水量区间内，精度变化具有相同的趋势。具体表现为，土壤水分越高，介电常数的rmse越大，模拟介电常数的精度越低。
[0078]
本发明还验证了所得模型在不同盐度范围内对土壤介电常数的模拟能力。验证结果表明，模型模拟介电常数对于盐度的响应能力有了很大地提升。首先，如图4所示，在3-100g/kg的整个盐度研究范围内的每个土壤盐度等级，本发明所得模型对土壤介电常数的模拟能力都有很大的提升；其次，wyr模型在盐度大于20g/kg时模拟介电常数的rmse较大，本发明所得模型对于高盐度条件下土壤的介电常数模拟性能有很大地提升，在全部的盐度等级范围内，模型的介电常数rmse小于2.5。
[0079]
为了更好地理解本发明，以上结合本发明的具体实施例做了详细描述，但并非是对本发明的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，均仍属于本发明技术方案的范围。本说明书中每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。