利用遥感获取土壤含水量的方法有哪些？

遥感法获取土壤含水量是通过测量土壤表面发射或反射的电磁能量来估测土壤含水量。土壤含水量所涉及的遥感波段很宽，从可见光、近红外、热红外到微波国内外都有研究，不同波段反演土壤水分的原理不同。

1.热惯量法

利用光学数据估测土壤含水量反演方法，主要是基于红外相机数据反演得到的白天与夜晚地表温度的差异计算土壤热惯量，并反演土壤含水量。

在计算中需考虑测地的纬度、太阳偏角、日照时数、日地距离等参数的影响。得到表观热惯量后，常用线性经验公式计算土壤水分，当然也可采用幂函数、指数函数等非线性经验公式。

需要注意的是，热惯量法反演土壤含水量需要对研究区昼夜两幅遥感图像进行严格配准，通过亮温得到昼夜温差。由于遥感图像受到云的影响，很难得到同一研究区昼夜无云的图像，因而计算昼夜温差的精度很难保证。当土壤植被覆盖度高时，由于受到植被蒸腾及土壤水分交换的影响，反演土壤含水量时的精度会大大降低。因此，表观热惯量仅适用于裸土或低植被覆盖的土壤、有植被覆盖的干早遥感监测，主要使用基于蒸散量的遥感监测方法。

2.基于蒸散的水分指数法

地表的蒸散包括土壤蒸发和植物蒸腾，这两部分与土壤的水分含量有着明显的关系。此外介绍常用的作物缺水指数CWSI和水分亏缺指数WDI,通过这些指数可以对土壤的工湿状况进行表征，为区域的干早监测、土地退化等方面的研究提供支持。

CWSI是通过作物冠层表面温度信息来监测作物是否遭受水分胁迫的- 个非常有效的指标。

WDI 是以区域能量平衡原理为基础，对CWSI理论做了进一步扩展。

3.温度植被干旱指数(TVDI)法

Sandhnon 等2002首先提出了TVDI的概念，TVDI是进行干早研究的有效指标，足反演土壤湿度的重要方法。

TVDI值的范围是从0到1,干边上的点对应的TVDI值为1,湿边上对应的TVDI值为0。TVDI值越低，表示土壤湿度越大，越靠近湿边。湿边是对应土壤湿度为田间持水量的等值线，干边对应土壤湿度理论极限值为0。

得到TVDI后，可直接对土壤湿度进行表征，也可以建立TVDI与土壤湿度之间的经验模型，进行土壤含水量反演。

4.雷达数据反演土壤含水量方法

雷达土壤水分的反演是基于已进行辐射校正、几何定位后的环境一号卫星SAR数据基础上进行的，多依据统计方法，通过实验数据的相关分析建立土壤湿度与后向散射系数之间的经验函数关系。其中，以线性关系应用最为普遍。而对于干的或水分饱和的土壤，则需建立两者之间的非线性关系。