土壤水分作為影響全球水、碳、能量迴圈的重要參量，與植被含水量一起被認為是能夠辨識陸地生態系主要變化的兩個核心變量，已在氣象、水文、農學、林學等領域得到了廣泛套用。獲取高精度的土壤水分資訊對於糧食安全、水資源最佳化與管理、生態環境保護等至關重要。
全天時、全天候工作的主動和被動微波遙感被認為是目前大尺度監測土壤水分最有效的手段。然而單一的主動或被動微波觀測反演的土壤水分在精度、時間或空間分辨率上均會受到不同程度的限制。
已有研究表明，主、被動微波訊號對土壤水分具有不同的響應機制，能夠提供互補資訊。因此，如何將兩者有機結合，從而得到更加精確的土壤水分是當前的研究前沿與難點。
現有主被動微波聯合反演土壤水分難點與挑戰
近年來，雖然主被動微波聯合反演土壤水分逐漸受到了研究學者的關註，但是大多數研究尤其是基於機器學習的工作往往缺乏對微波放射線傳輸過程中影響土壤水分的誤差源的系統考慮。
另一方面，作為目前全球最新的L波段SMAP衛星，設計初衷是進行主被動聯合反演土壤水分，從而實作土壤水分反演精度及空間分辨率的提高。然而，SMAP衛星的主動傳感器在發射後不久就停止工作。雖然後期SMAP團隊嘗試采用C波段的Sentinel-1數據來替代，但這種主被動聯合也因為兩種衛星的重合觀測不充分而受到較大的限制。因此，依舊面臨不同衛星觀測平台時空覆蓋不一致、數據組織方式不一致、精度提升受限等一系列問題。
幸運的是，ASCAT衛星作為目前和SMAP觀測尺度（幾十公裏）較接近的C-band主動微波散射計，能提供精度較高的後向散射數據，二者具有天然的匹配能力，但目前聯合兩者進行土壤水分反演的研究還相當匱乏。
基於SMAP和ASCAT的主被動微波聯合土壤水分全球尺度高精度反演
基於此，空天院遙感科學國家重點實驗室副研究員、中國科學院青促會優秀會員曾江源聯合法國農科院博士後馬宏亮等多個國家和單位的研究人員，首次在全球尺度，利用SMAP衛星被動放射線計L-band數據與目前唯一在軌執行的大尺度觀測的ASCAT衛星主動散射計C-band數據，聯合實作表層土壤水分的反演（圖1）。
利用多種策略保證聯合反演的準確性和可靠性
研究團隊重點考慮以下方面來確保聯合反演的準確性和可靠性：
（1）基於團隊以往開展的土壤水分演算法誤差溯源工作，在模型訓練過程中充分考慮放射線傳輸過程中涉及的可能誤差源如地表粗糙度、土壤溫度、植被、土壤內容及地表型別空間異質性等變量，同時考慮了土壤水分的主要來源如降雨等，以及衛星訊號的時空資訊，引入多種機器學習模型，開展建模能力對比研究；
（2）基於國際土壤水分觀測網ISMN和美國農業部CVS的全球地面密集觀測網對結果展開驗證和分析，最大程度地緩解地面觀測和微波像元觀測的空間不匹配問題；同時針對數據驅動的驗證問題，分別設計時間和空間獨立的評估策略來保證建模和驗證的可信度；
（3）開展多產品多模式對比研究，充分挖掘研究設計的主被動聯合反演相對於數據驅動的主動、被動單獨反演，以及與已有的主動ASCAT、被動SMAP和主被動融合ESA CCI等國際官方產品的優勢；
（4）深入分析建模過程中的參數敏感性以及主被動聯合對於土壤水分產品時間分辨率提高的優勢。
圖1 基於被動SMAP和主動ASCAT的主被動微波聯合土壤水分反演流程圖
透過時間和空間獨立性驗證，全球尺度主被動聯合反演演算法可提供更高精度的土壤水分遙感產品
首先，根據時間獨立性驗證策略，基於全球地面密集網的觀測數據，對比包括隨機森林（RF）、長短期記憶網路（LSTM）、支持向量機（SVM）和級聯神經 網路（CNN）四種數據驅動模型對於開展主被動聯合反演的效果（圖2）。隨機森林RF獲得了更高的時間相關系數R和更小的ubRMSE，作為後續主被動聯合反演的主要工具。
圖2 四種數據驅動模型進行主被動聯合土壤水分反演效果對比
圖3 研究提出的主被動聯合反演的土壤水分（Integration）、被動SMAP、主動ASCAT以及主被動融合ESA CCI產品與地面實測土壤水分的時序對比
圖4 四種土壤水分產品月均值的空間分布對比（以2018年6月為例）
圖5 主被動聯合反演的土壤水分與被動SMAP、主動ASCAT的時空覆蓋率對比（以2018年為例）
其次，基於空間獨立性驗證策略，基於地面實測數據，研究團隊將主被動聯合反演的土壤水分產品與已有產品進行對比（圖3）。結果表明：研究提出的主被動聯合演算法反演的土壤水分精度優於官方的被動SMAP、主動ASCAT和主被動融合的ESA CCI產品；主被動聯合反演結果可以獲得更為合理的土壤水分空間分布（圖4），且在時空覆蓋率上相比單一的被動SMAP和主動ASCAT產品有了明顯提高（圖5）。
另外，基於相似的反演框架（即使用的輔助數據一致），透過對比單獨被動、單獨主動和主被動觀測同時使用的反演效果，也進一步證實主被動聯合反演土壤水分相較於單一主、被動反演結果的優勢。
研究成果近期發表於遙感領域權威期刊【Remote Sensing of Environment】（中國科學院一區）。法國農業科學院博士後馬宏亮為第一作者，曾江源為通訊作者。合作單位還包括中國地質大學（武漢），德國亥姆霍茲環境研究中心和美國農業部等。研究工作得到國家自然科學基金、中國科學院青年創新促進會優秀會員等計畫資助。
論文連結：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425724002153?via=ihub
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以上內容由遙感科學國家重點實驗室曾江源提供。
