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      土壤水分儀監測是在地表溫度、植被指數等地表參數遙感反演的基礎上，結合其他地表特征，根據土壤特性、能量平衡原理、作物生理特性等估算地表土壤水分。由于土壤水分是影響作物產(chǎn)量的重要因素之一，長(cháng)期以來(lái)得到了廣泛研究，隨著(zhù)土壤水分監測的區域性、時(shí)效性的提出，使得農田土壤水分及干旱監測方法更加復雜，同時(shí)也使監測研究更為迫切與重要。當前土壤水分遙感監測中還存在一些關(guān)鍵技術(shù)制約著(zhù)區域土壤水分遙感監測的精度，主要包括數據源、模型方法等方面的因素。
      干旱是一種分級現象,其嚴重程度也逐漸累積的結果,臨時(shí)土壤水分虧缺不會(huì )導致作物干旱發(fā)生,只有長(cháng)時(shí)間連續將導致農作物干旱,缺水,因此,需要長(cháng)時(shí)間序列的農田干旱土壤水分監測。當前，用于區域土壤水分業(yè)務(wù)監測的衛星數據大多是 NOAA/AVHRR，EOS/MODIS，FY-3A/3B等中、低分辨率的數據，重訪(fǎng)周期在 1/2 d 左右，加上天氣條件、設備故障等因素造成的數據缺失、質(zhì)量低下等問(wèn)題，衛星遙感數據獲取周期平均為 4 d左右，南方地區數據獲取周期還要更長(cháng)些。單一的衛星遙感數據無(wú)法滿(mǎn)足土壤水分遙感業(yè)務(wù)監測的需求，綜合多源衛星遙感數據的優(yōu)勢，發(fā)展多源衛星數據尺度轉換、融合和標準化技術(shù)，在研究數據缺失的情況下，多源遙感信息相互替代是解決這類(lèi)問(wèn)題比較有效的手段之一。另外，由于傳感器的空間分辨率限制以及地表覆蓋類(lèi)型的復雜多樣性，圖像中每個(gè)像元往往包含不同的地物類(lèi)型，混合像元普遍存在于遙感圖像中，致使傳統像元級精度難以達到業(yè)務(wù)需求。
     在必要的時(shí)間分辨率的同時(shí),必然會(huì )犧牲空間分辨率的準確性,和低分辨率的應用在大面積監測,很難找到一個(gè)“純”為元。為了提高遙感應用精度，必須進(jìn)行混合像元分解，多年來(lái)國內外學(xué)者提出了多種混合像元的分解模型（如線(xiàn)性、概率、幾何光學(xué)、隨機幾何、模糊模型等），每種模型都有其適用條件，其中，線(xiàn)性模型簡(jiǎn)單且易于處理，被認為是最簡(jiǎn)單和應用最廣泛的模型。