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土壤模型

  土壤是地球系统中最重要的物质之一,它的变化对周围的环境产生重要的影响。特别是在地球水循环研究和气候变化的研究中,准确的模拟土壤的发射率对于定量的反演土壤水分,进而定量分析土壤在水循环中和气候变化中的左右具有重要的意义。AIEM模型是当前模拟土壤的发射率的一种重要的模型。而AIEM模型的精确模拟又需要介电常数模型提供精确的介电常数模拟。Mironov模型、Dobson模型和Frozen_Dielectric模型这三种模型能够提供不同条件下的土壤的介电常数模拟,能够与AIEM模型有效的耦合在一起,建立有效的土壤发射率模拟工具。

在反演土壤水分,准确的模拟地表的散射和发射非常重要。相对于传统的地表散射理论模型,如几何光学模型,物理光学模型等,IEM模型能在一个很宽的地表粗糙度范围内再现真实地表后向散射情况,已经被广泛应用于微波地表散射、辐射的模拟和分析。然而IEM模型在推导过程中做了很多不同程度的近似假设,在某些条件下会使得模型产生误差等问题。AIEM模型则是对IEM模型的改进,保持了格林函数及其梯度的绝对相位项,重新推导了补偿场系数,因而推导出更完整、更精确地多次散射表达式和单次散射项,同时实现了自然地表在光滑和粗糙两种近似情况下的过渡,提高了模拟精度。

介电常数模型描述了介电常数随着土壤水分增加而增加的特性,微波遥感反演土壤水分算法都是利用介电常数模型建立土壤介电特性与土壤水分之间的联系。Dobson 模型已经在微波土壤水分反演中被广泛接受并应用,考虑到土壤介电特性中的频散现象,Dobson 模型利用徳拜方程计算土壤中水的复介电常数。但是,它没有考虑结合水和自由水的介电特性的差异。Mironov等人基于折射率混合介电模型方法测量得到了土壤中结合水和自由水的介电常数,最终发展为Mironov模型。2004年,Mironov等人对该模型进行了进一步发展,将土壤的复介电常数表示成土壤水分和频率的函数。Frozen_Dielectric模型适用于冻结土壤的介电常数模型。

光学土壤模型

微波土壤模型 - 典型模型
  1. IEM
  2. AIEM
介电常数模型 - 典型模型
  1. Mironov
  2. Dboson
  3. Frozen_Dielectric
光学土壤模型 - 典型模型
  1. HAPKE