基于 Sentinel-1 干涉观测的干旱区土壤湿度估计
计算机视觉与模式识别
2023-08-09 v1 图像与视频处理
地球物理
摘要
我们提出了一种基于干涉合成孔径雷达（InSAR）时间序列分析的方法，可提供表层（顶部 5 cm）土壤湿度（SSM）估计。该 InSAR 时间序列分析包含五个处理步骤。所提工作流需要共配准的单视复数（SLC）SAR 栈以及气象信息作为输入。第一步，利用气象数据识别无冰/雪且无降水的 SAR 影像。第二步，构建分布式散射体（DSs）（位于裸土上）并提取其相位。第三步，针对每个 DS，基于干涉相干性计算各 SAR 获取时相的表层土壤湿度（SSM）等级排序。第四步，针对每个 DS，计算由 SSM 变化引起的相干性。第五步，利用相干性与相位闭合信息对解析干涉模型进行约束反演，估计 SSM。所提方法的实现以开源软件工具箱（INSAR4SM）形式提供，地址为 www.github.com/kleok/INSAR4SM。给出了美国加利福尼亚/亚利桑那干旱区的一个案例研究。所提工作流应用于 Sentinel-1（C 波段）VV 极化 InSAR 观测。估计的 SSM 结果使用国际土壤湿度网络（ISMN）一个站点的独立 SSM 观测（RMSE：0.027 ，R：0.88）和 ERA5-Land 再分析模型数据（RMSE：0.035 ，R：0.71）进行了评估。所提方法能够以高空间分辨率（约 250 m）提供准确的 SSM 估计。对该方法优势与局限性的讨论凸显了干涉观测值在干旱区 SSM 估计中的潜力。
引用
@article{arxiv.2210.10665,
title = {Soil moisture estimation from Sentinel-1 interferometric observations over arid regions},
author = {Kleanthis Karamvasis and Vassilia Karathanassi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10665},
year = {2023}
}