微波遙感可用來測量地球表面的土壤水分，但傳感器接收到的微波信號是土壤水分、土壤溫度、地表粗糙度、植被覆蓋和大氣條件等信號的非線性混合。如何在復雜且非線性的混合信號中精準提取土壤水分信息，是遙感反演的難點，尤其當缺乏大量先驗信息時，傳統方法往往面臨“病態反演問題”。
近日，中國科學院西北生態環境資源研究院聯合青藏高原研究所、山西師范大學、北京師范大學等，將盲源分解技術引入土壤水分遙感估算研究，對遙感信號中的各種混雜信息進行“拆解”。研究人員基于對時間序列微波亮溫信號結構特征的理解，結合單通道與多通道盲源分解技術，構建出“自適應噪聲的完備集合經驗模態分解（CEEMDAN）-多維矩陣重構-非負矩陣分解”的土壤水分估算新路徑。研究通過CEEMDAN單通道分解將時間序列微波亮溫分解為多尺度本征模態函數，提升數據維度和時間特征表達能力；采用非負矩陣分解開展多通道分解與特征提取，識別與土壤水分變化高度相關的獨立源信號；構建源信號與實測土壤水分之間的映射關系，實現土壤水分高精度估算。
青藏高原典型觀測網絡實驗表明，這一方法具有良好的區域適用性和穩定性，降低了對地表粗糙度、植被等信息的依賴，僅利用亮溫時間序列自相關性約束與少量地面觀測信息，便可實現對土壤水分的高精度估算。
上述研究在理論機制與方法路徑上均實現了對傳統遙感反演范式的突破，為土壤水分遙感估算提供了無需構建微波輻射傳輸模型的新思路，并為多源信號混合環境下的其他要素估算提供了新方案。
相關研究成果發表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金、中國博士后科學基金、中國科學院特別研究助理資助項目的支持。
論文鏈接
盲源分解與土壤水分反演的關系
本文鏈接：研究構建出土壤水分估算新路徑http://www.sq15.cn/show-12-1416-0.html
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