科研進(jìn)展
盲源分解技術(shù)助力土壤水分遙感估算研究獲新進(jìn)展
微波遙感可以用來(lái)測(cè)量地球表面的土壤水分，但傳感器接收到的微波信號(hào)是土壤水分、土壤溫度、地表粗糙度、植被覆蓋和大氣條件等多個(gè)信號(hào)的非線性混合。如何從這一復(fù)雜、非線性的混合信號(hào)中精準(zhǔn)地提取土壤水分信息，是遙感反演長(zhǎng)期關(guān)注的難點(diǎn)，尤其當(dāng)缺乏大量先驗(yàn)信息（如地表粗糙度和植被等）時(shí)，傳統(tǒng)方法往往面臨“病態(tài)反演問(wèn)題”。
近日，中國(guó)科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院聯(lián)合青藏高原研究所、山西師范大學(xué)及北京師范大學(xué)相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)，將盲源分解（BSS）技術(shù)引入土壤水分遙感估算研究，對(duì)遙感信號(hào)中的各種混雜信息進(jìn)行“拆解”。研究團(tuán)隊(duì)基于對(duì)時(shí)間序列微波亮溫信號(hào)結(jié)構(gòu)特征的深入理解，結(jié)合單通道與多通道BSS技術(shù)，構(gòu)建了“自適應(yīng)噪聲的完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）—多維矩陣重構(gòu)—非負(fù)矩陣分解（NMF）”的土壤水分估算創(chuàng)新路徑。通過(guò)CEEMDAN單通道分解將時(shí)間序列微波亮溫分解為多尺度本征模態(tài)函數(shù)（IMFs），顯著提升數(shù)據(jù)維度和時(shí)間特征表達(dá)能力；采用NMF開(kāi)展多通道分解與特征提取，識(shí)別與土壤水分變化高度相關(guān)的獨(dú)立源信號(hào)；進(jìn)而構(gòu)建源信號(hào)與實(shí)測(cè)土壤水分之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)土壤水分高精度估算。
青藏高原典型觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)表明該方法具有良好的區(qū)域適用性及穩(wěn)定性，顯著降低了對(duì)地表粗糙度、植被等信息的依賴，僅利用亮溫時(shí)間序列自相關(guān)性約束與少量地面觀測(cè)信息，便可實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤水分的高精度估算。該研究在理論機(jī)制與方法路徑上均實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)遙感反演范式的突破，為土壤水分遙感估算提供了一種無(wú)需構(gòu)建微波輻射傳輸模型的新思路，同時(shí)也為多源信號(hào)混合環(huán)境下的其他要素估算提供了創(chuàng)新方案，具有重要的理論意義與應(yīng)用推廣價(jià)值。
相關(guān)研究成果以Blind Source Separation for Alleviating the “Ill-Posedness” of Estimating Soil Moisture from Nonstationary Time Series of Passive Microwave Brightness Temperatures為題，發(fā)表于IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing期刊。西北研究院趙澤斌博士為論文第一作者，西北研究院晉銳研究員和青藏高原研究所李新研究員為論文共同通訊作者。該研究得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)科學(xué)院特別研究助理資助項(xiàng)目和中國(guó)博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目的共同資助。
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11015446
盲源分解與土壤水分反演的關(guān)系
盲源分解估算土壤水分精度驗(yàn)證
