近日, 我校地理科学学院在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》(IF=3.827)发表题为“Soil Moisture Retrieval From SAR and Optical Data Using a Combined Model”的研究论文。我院青年教师陶亮亮博士为第一作者，王国杰教授为通讯作者。我院陈玮婧博士、北京大学陈曦博士、北京师范大学李京教授和河南工程学院蔡庆空博士为共同作者。
土壤水分作为水文、气象和农业研究中的重要参数，对旱情预测预报及农作物生长信息获取等有着十分重要的指导意义。利用合成孔径雷达（SAR）在反演土壤水分时有着別于其他遥感手段的优势，可以实现全天候、全天时地对地表土壤水分进行观测，但其往往受到地表粗糙度和植被冠层的影响，使其在应用时有着极大的限制。
本研究依托冬小麦等低矮植被本身的散射特性，并根据适用于森林等高大植被的理论模型，提出一种同时兼顾植被以及裸土分量在雷达信号中影响比重的作物散射模型，该散射模型结合PROSAIL光学模型获取与植被层后向散射系数密切相关的植被参数，计算得到裸土层的散射信息，进而估算低矮植被覆盖区土壤水分。研究结果表明该散射模型对不同植被生长期的地表土壤水分均较为敏感(图1)，能够有效剥离出植被冠层与裸土层对雷达信号的散射贡献信息，可以应用于多种植被覆盖等复杂地表土壤水分的反演研究，应用前景广泛。
该研究得到了国家重点研发计划项目(2017YFA0603701)、江苏省青年科学基金项目(BK20180798)和南京信息工程大学大学高层次人才引进项目的共同资助。
论文发表在：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8630542
(a) 3月29日(拔节后期) (b) 4月22日(扬花期)
(c) 5月16日(成熟期)
图1 作物散射模型在不同植被生长期内地表土壤水分反演结果对比分析