目前,隨著AMSR/E等新型傳感器數據在土壤水分儀研發上的深入利用,被動微波遙感反演土壤水分的算法已經有了一個很大的發展,算法從早期的經驗統計算法逐漸過渡到以半經驗半理論為主,并向理論算法方向發展。然而,要發展實用的基于尺度的土壤水分反演算法,目前還有一段距離,如何消除植被覆蓋以及地表粗糙度對反演土壤水分的影響仍是當前研究的難點和熱點。另外微波輻射計的低頻的低空間分辨率也極大影響到數據的有效利用。
     針對這些不足,在未來幾年里,會有一些具有較高分辨率的L波段的微波傳感器上天。其中包括在ALOS上的PALSAR(主動,日本,2004),SMOS(被動,ESA,2006)以及HYDROS(主被動,ESSP)。在過去的幾年的機載地面試驗里,研究已經證明了這些主被動傳感器所具備的反演水分的能力,綜合主被動的多極化多角度微波數據的優勢,可以更好地消除粗糙度及植被對土壤水分反演的影響,比如可以根據后向散射系數對地表粗糙度的敏感性跟土壤水分無關的特點利用多角度的主動微波遙感來消除粗糙度的影     響,根據植被在一定的重復觀測周期內不發生變化的特點,利用重復觀測來消除植被的影響,而如SMOS以及HYDROS等這樣的星載微波遙感的優點之一就在于它的短的重復周期,可以假定,地表的粗糙度和植被參數在這個短暫的周期內為一個常量。
     可以預計,隨著未來新型傳感器的上天,以及各種數據源的綜合利用,衛星遙感與地面試驗的結合,算法的發展*,被動微波遙感反演土壤水分的技術將會是基于尺度土壤水分監測的手段之一。

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