基于Sentinel多源遥感数据的河北省景县农田土壤水分协同反演

植被覆盖层对微波遥感反演地表土壤水分产生重要影响。以河北省景县为研究区,基于Sentinel-1 SAR遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据,采用改进水云模型和Oh模型的组合方法,对植被覆盖地表土壤水分进行定量反演研究。结果表明:在Sentinel-1 VV极化条件下,改进水云模型和Oh模型的组合方法具有较高的反演精度,决定系数(R~2)为0.653 0,均方根误差(RMSE)为0.040 1 cm~3·cm~(-3),平均绝对误差(MAE)为0.032 7 cm~3·cm~(-3),这3项反演精度评价指标均优于VH极化。该方法在获取高空间分辨率和高精度的植被覆盖区农田土壤水分信息方面具有较高的应用价值。