多源遥感数据融合的农田土壤墒情动态监测研究.pdf

多源遥感数据融合的农田土壤墒情动态监测研究1

多源遥感数据融合的农田土壤墒情动态监测研究

摘要

本研究旨在构建一套基于多源遥感数据融合的农田土壤墒情动态监测系统，以解

决传统土壤墒情监测方法中存在的时空分辨率低、覆盖范围有限、实时性差等问题。通

过整合光学遥感、微波遥感、地面观测等多源数据，结合机器学习与深度学习算法，实

现农田土壤水分含量的高精度、大范围、实时动态监测。研究区域选取我国华北平原典

型农业区，采用Landsat系列、Sentinel系列、MODIS等多平台遥感数据，结合地面

实测墒情数据，构建多尺度土壤墒情反演模型。预期成果包括：建立多源遥感数据融合

处理框架，开发土壤墒情反演算法体系，构建动态监测平台，为农业生产、水资源管理

及防灾减灾提供科学支撑。本研究符合国家”十四五”规划中关于智慧农业和数字乡村建

设的要求，对推动农业现代化具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

土壤墒情作为农业生产的关键参数，直接影响作物生长、灌溉决策及产量形成。传

统土壤墒情监测主要依赖地面站点观测，存在代表性不足、布设成本高、维护困难等问

题。遥感技术以其宏观、动态、快速的特点，为土壤墒情监测提供了新的技术手段。然

而，单一遥感数据源难以满足高精度监测需求，多源数据融合成为当前研究热点。我国

作为农业大国，农业用水占总用水量的60%以上，精准的土壤墒情监测对水资源优化

配置、提高水分利用效率具有重大意义。本研究通过多源遥感数据融合，构建高精度土

壤墒情监测系统，可为智慧农业发展提供技术支撑，助力国家粮食安全和农业可持续发

展战略实施。

1.2国内外研究现状

国际上，美国NASA于2015年发射的SMAP卫星专门用于全球土壤水分监测，

空间分辨率达936公里；欧洲ESA的SMOS卫星采用L波段被动微波遥感技术，实

现了全球土壤水分产品发布。国内方面，中国科学院遥感与数字地球研究所开发了基于

多源遥感的土壤墒情监测系统，但主要针对区域尺度应用。现有研究存在以下不足：一

是多源数据融合算法不够成熟，不同传感器数据协同利用效率低；二是反演模型泛化能

力有限，难以适应复杂地表条件；三是实时监测系统建设滞后，难以满足业务化应用需

求。本研究将在现有基础上，重点突破多源数据融合与智能反演关键技术，构建业务化

运行系统。

多源遥感数据融合的农田土壤墒情动态监测研究2

1.3研究目标与内容

本研究总体目标是：构建一套基于多源遥感数据融合的农田土壤墒情动态监测系

统，实现区域尺度土壤水分含量的高精度、实时监测。具体研究内容包括：1）多源遥

感数据获取与预处理技术研究；2）多尺度土壤墒情反演模型构建；3）数据融合算法优

化与验证；4）动态监测平台开发与应用示范。通过本研究，预期将土壤墒情监测精度

提高到85%以上，时间分辨率提升至13天，空间分辨率达到1030米，为农业生产提

供精准数据支撑。

研究概述

2.1研究范围与区域

本研究选取我国华北平原作为典型研究区，该区域面积约30万平方公里，是我国

重要的粮食生产基地，也是水资源供需矛盾突出的地区。研究区内包含多种土壤类型

（潮土、褐土、盐碱土等）和种植制度（冬小麦夏玉米轮作、棉花、蔬菜等），具有很好

的代表性。在区域内布设50个地面监测站点，形成覆盖不同土壤类型和作物类型的监

测网络。同时，选取3个典型县（区）作为重点示范区，开展精细化监测与应用示范。

研究时间跨度为年，覆盖完整作物生长周期，确保数据的季节代表性。

2.2技术路线框架

本研究采用”数据获取预处理模型构建融合反演系统开发应用验证”的技术路线。首

先，获取多源遥感数据（光学、微波、地面观测等），进行辐射定标、大气校正、几何

精校正等预处理；其次，构建基于机器学习的土壤墒情反演模型，包括单源反演模型和

多源融合模型；然后，开发数据融合算法，实现不同尺度数据的协同利用；最后，构建

动态监测平台，进行业务化运行验证。整个技术路线注重理论与实践结合，强调算法的

可靠性和系统的实用性。

2.3创新点与特色

本研究的创新点主要体现在三个方面：一是提出基于深度学习的多源遥感数据自

适应融合算法，解决不同传感器数据尺度不一致问题；二是构建考虑植被覆盖影响的土