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      土壤水分速測儀分析土壤水分信息與植被生長(cháng)參量的關(guān)系，土壤水分是重要的水文生態(tài)參量，遙感技術(shù)可檢測大范圍的土壤水分信息。多源遙感數據協(xié)同反演土壤水分，是今后的發(fā)展方向。通過(guò)低分辨率遙感數據獲取流域尺度信息的降尺度方法最初由氣象學(xué)界提出，目前廣泛應用于農業(yè)、水文、生態(tài)等領(lǐng)域。
      在土壤水分數據降尺度領(lǐng)域，降尺度指在大尺度范圍內建立低空間分辨率被動(dòng)微波土壤水分數據和光學(xué)數據的關(guān)系模型，再利用該模型與高空間分辨率光學(xué)數據計算得出較高空間分辨率的土壤水分數據。被動(dòng)微波數據可以檢測全球和區域尺度的土壤水分信息，其算法精度較高，時(shí)間分辨率高，但是空間分辨率較低。光學(xué)數據空間分辨率較高，但是時(shí)間分辨率較低，且易受天氣影響。同時(shí)利用被動(dòng)微波和光學(xué)數據，可以將時(shí)空分辨率的優(yōu)勢有效結合，得到較長(cháng)時(shí)間序列的區域尺度的土壤水分信息，為干旱監測、水分格局等信息的管理提供有效幫助。
      目前不少研究人員針對光學(xué)和被動(dòng)微波結合提供土壤水分信息做了方法研究，但是其針對的時(shí)間尺度只是集中在植物生長(cháng)期。本文旨在以 2010 年為研究時(shí)段，以16d為一個(gè)時(shí)間周期，將 AMSR-E 與 MODIS 相結合，利用歸一化植被指數 NDVI、地表溫度 Ts 和反照率 Albedo等光學(xué)信息，將 AMSR-E 數據 2 級產(chǎn)品土壤水分數據分解，得到每 16 天空間分辨率為 1 km 的平均表層土壤水分。目前通過(guò)遙感技術(shù)得到的土壤水分主要通過(guò)實(shí)地樣點(diǎn)測量、模型模擬和聯(lián)系相關(guān)參量3 種方法驗證。由于建立監測網(wǎng)絡(luò )需要大量的人力和物力，實(shí)地布點(diǎn)驗證 1 km 分辨率的土壤水分也比較困難，為了克服缺少土壤水分實(shí)測數據、氣象站數據的缺陷，本文從統計角度分析了研究區土壤水分與降雨、土地利用、植被信息等參量的時(shí)空關(guān)系。
      本節旨在探討 AMSR-E 降尺度得到的表層土壤水分與土地覆蓋類(lèi)型、植被生長(cháng)情況及降雨量的時(shí)空關(guān)系。表層土壤水分主要受降雨影響，在灌溉農業(yè)區還與人工灌溉情況有關(guān)。根區土壤水分控制著(zhù)植被的長(cháng)勢與健康狀況，是植被生長(cháng)的主要影響因子之一，植被生長(cháng)狀況與根區土壤水分存在正相關(guān)關(guān)系�？捎帽韺油寥浪�分近似表示根區土壤水分，因此表層土壤水分的時(shí)間變化影響植被的動(dòng)態(tài)變化。