总结，结合当前的问题展望未来卫星遥感反演土壤湿度的发展趋势。
关键词：土壤湿度；反演算法；主动遥感；被动遥感；亮度温度
中图分类号：S152.7+1；S127文献标志码：A
文章编号：1002-1302（2017）05-0001-07
土壤湿度在水循环中扮演着重要角色，是气象学、土壤学、水文学、生态学等领域关注和研究的重要内容。在气候系统中，土壤湿度是关键因子之一，决定着植被的蒸散发以及光合作用，是水循环、能量循环的基本组成部分，在降水、径流、下渗、蒸散发等水文过程中起着重要作用[1]。土壤湿度本身的变化还会引起土壤热学特性和地表光学特性的改变，从而影响气候变化[2]。土壤湿度是植被群落生态环境的重要因子，直接影响植被生长发育、结构特征、分布规律及群落生产力和稳定性[3-4]。
然而，由于土壤湿度在时间和空间范围上的变化较大，传统的土壤湿度测量方法，例如质量法和时域反射仪法都是基于点的测量，需要大量的实地操作和繁杂的后处理过程，无法在要求的时间内获取大范围的土壤湿度空间分布信息，所以土壤湿度在上述各领域都没有得到广泛应用[5]。随着对精度要求的不断提高，虽然地面站人工观测数据在通过质量控制不断改进[6]，但是基于点的传统土壤湿度测量方法在应用中显得不足。因此，如何在保证精度的情况下获取较大区域的土壤湿度数据是亟待解决的问题。
随着卫星遥感技术的发展，科研人员开始用遥感的手段来获取土壤湿度时空分布信息。利用遥感手段获得的不同尺度大范围高精度的土壤湿度数据不仅能改善当前的陆表观测系统，也为开展定量的、具体的气候模式提供了科学依据和技术支撑。微波可以全天时全天候工作，大气中的各种悬浮颗粒物比微波波长小很多，遵循瑞利散射，在可见光波段，这种散射的影响非常明显，而在微波波段，散射强度可以忽略不计。另外，微波对一些地物有一定的穿透能力，选择适当的频率和入射角，除去极茂密的森林外，其他大多数植被均可被微波穿透，这也使得微波遥感在土壤湿度获取方面比其他光学遥感手段有更大优势。
自20世纪80年代以来，随着机载和星载遥感的发展和普及，遥感反演土壤湿度的方法也得到了迅速发展。1980年，对雷达L波段数据与土壤湿度之间关系的研究结果表明，L波段数据与裸土土壤湿度之间存在正相关关系[7]。1985年，表观热惯量（apparent thermal inertia，ATI）概念的提出，使利用可见光-近红外反射率及热红外辐射温度差计算热惯量并估算土壤湿度成为可能[8]。1988年，Choudhury等利用多通道微波扫描辐射计（scanning multichannel microwave radiometer，SMMR）和高级超高分辨率辐射计（advanced very high resolution radiometer，AVHRR）数据估算土壤湿度，并分析了SMMR的极化方式，亮度温度与土壤湿度之间的相关性[9]。1999年，Jackson等利用L波段的ESTAR（electronically scanned thinned array radiometer）被動微波数据反演土壤湿度，通过与实测数据的验证，表明反演算法合理有效[10]。2001年，Paloscia等利用SMMR和SSM/I（special sensor microwave image）微波数据，建立C波段极化指数和X波段极化指数来反演土壤湿度[11]。
随着反演算法不断改进，利用目前在运行的如高级微波扫描辐射计（AMSR）-E[12]、Windsat[13]被动微波卫星，均可以得到土壤湿度产品。由欧洲空间局（European Space Agency，ESA）、法国航天局（Centre National dEtudes Spatiales，CNES）、西班牙国家工业技术发展署（Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial，CDTI）共同研制的并于2009年11月发射升空的土壤湿度与海洋盐分卫星SMOS，搭载有能够探测地球表面的L波段（1.42 GHz，21 cm）微波辐射传感器，在过去几年也在持续提供全球尺度的土壤湿度反演数据[14]；主动微波卫星遥感也可对地区和全球的近地面土壤湿度进行有效观测反演[15-16]。1991年7月欧洲遥感卫星ERS-1发射，1995年4月ERS-2发射，2个卫星上均载有可用于反演土壤湿度的C波段（5.3 GHz）垂直极化主动散射计以及微波散射计SCAT（scatterometer），气象业务卫星MetOp于2006年10月发射，高级微波散射计ASCAT（advanced scatterometer）是其搭载的传感器之一并用于土壤湿度的观测反演[14]。