(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210932739.0 (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 成都信息工程大学 地址 610225 四川省成 都市西南 航空港经 济开发区学府路一段24 号 (72)发明人 文军　蒋雨芹　葛翔宇　赖欣　 (74)专利代理 机构 北京众合诚成知识产权代理 有限公司 1 1246 专利代理师 刘妮 (51)Int.Cl. G01N 33/24(2006.01) G01S 13/88(2006.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态 的方法 (57)摘要 本发明公开一种基于地基微波遥感判别土 壤冻融状态的方法， 包括步骤一、 对地基微波辐 射计ELBARA ‑Ⅲ和土壤温度/湿度观测数据进行 处理和质量控制， 步骤二、 利用土壤介电模型计 算获取土壤介电常数， 步骤三、 利用τ ‑ω辐射传 输模型计算模拟土壤的亮度温度， 步骤四、 基于 相对冻结因子算法计算相对冻结因子RFF， 步骤 五、 根据判定阈值法对比判断获得土壤冻融状 态； 本发明通过土壤介电常数和亮度温度数值模 拟计算， 结合冻融算法判别土壤冻融状态， 提高 了对高寒草原下垫面活动层土壤的水热特性的 认识， 优选出更适应高寒草原的辐射传输模型参 数化方案， 为卫星遥感监测区域土壤冻融循环提 供了理论基础。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115356458 A 2022.11.18 CN 115356458 A 1.一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一、 对地基微波辐射计ELBARA ‑Ⅲ和土壤温度/湿度观测数据进行处理和质量控 制， 并进行射频干扰筛 选并剔除质量差的观测数据， 获得高质量观测数据； 步骤二、 将高质量观测数据作为输入带入土壤介电模型中计算获取待判断地 区土壤的 介电常数； 步骤三、 再利用 τ ‑ω辐射传输模型计算模拟土壤的水平极化亮度温度TBH和垂直极化亮 度温度TBV； 步骤四、 基于相对冻结因子算 法并结合土壤的水平极化亮度温度TBH和垂直极化亮度温 度TBV计算获得土壤的相对冻结因子RF F； 步骤五、 根据判定阈值法， 将相对冻结因子与阈值进行对比， 最终得到 土壤冻融状态。 2.根据权利要求1所述的一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态的方法， 其特征在 于： 所述步骤二中土壤的介电常数计算方法为 当θv≤θt时， 当θv≥θt时， 其中， εmix、 εd、 εfw、 εb分别表示土壤的介电常数、 干燥土壤固体颗粒物的介电常数、 自由 水的介电常数和结合水的介电常数， θv为土壤含水量， θt为最大结合水含量。 3.根据权利要求1所述的一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态的方法， 其特征在 于： 所述步骤三中τ ‑ω模型公式为 TBp＝(1‑ωp)(1‑γp)TC+(1‑ωp)(1‑γp)γprpTC+(1‑rp)γpTG γp＝exp(‑τp/cosΨ) 其中， 上标p为极化方式， 则土壤的水平极化亮度温度TBH由下式计算 TBH＝(1‑ωH)(1‑γH)TC+(1‑ωH)(1‑γH)γHrHTC+(1‑rH)γHTG γH＝exp(‑τH/cosΨ) 土壤的垂直极化亮度温度TBV由下式计算 TBV＝(1‑ωV)(1‑γV)TC+(1‑ωV)(1‑γV)γVrVTC+(1‑rV)γVTG γV＝exp(‑τV/cosΨ) 其中， τH和 τV分别为水平极化和垂直极化植被光学厚度， ωH和ωV分别为水平极化和垂 直极化有效散射反照率， γH和γV分别为水平极化和垂直极化植被透射率， rH和rV分别为水 平极化和垂直极化粗糙土壤反射率， Ψ为地基微波辐射计ELBARA ‑Ⅲ观测角度， TC和TG分别 为植被和土壤的有效温度。 4.根据权利要求1所述的一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态的方法， 其特征在 于： 所述步骤四中相对冻结因子RF F计算公式为 其中， X为冻 结因子类型， 包含归一化极化比值冻结因子FFNPR、 极化差值冻结因子FFPD、 组合水平极化差值冻结因子FFCHPD和组合垂直极化差值冻结因子FFCVPD， t为日期， FFX(t)为 地基微波辐射计ELBARA ‑Ⅲ每日观测到的地表亮 温计算得到的冻结因子， FFX(fr)为土壤冻权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115356458 A 2结阶段的参考值， 以土壤处于完全冻结状态下时的被动微波信号值表示， FFX(th)土壤融化 阶段的参 考值， 以土壤处于 完全融化阶段 下时的被动微波信号 值表示。 5.根据权利要求4所述的一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态的方法， 其特征在 于： 所述归一 化极化比值冻结因子由下式计算 所述极化差值冻结因子由下式计算 FFPD＝TBV‑TBH 所述组合水平极化差值冻结因子由下式计算 FFCHPD＝(TBV‑TBH)*(270‑TBH) 所述组合垂直极化差值冻结因子由下式计算 FFCVPD＝(TBV‑TBH)*(300‑TBV) 其中， TBH为土壤的水平极化亮度温度， TBV为垂直极化亮度温度。 6.根据权利要求1所述的一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态的方法， 其特征在 于： 所述步骤五中判定阈值法通过阈值Δ1判定土壤冻融状态的判定公式为 再通过阈值Δ2判定当天的亮度温度的标准差的大小， 进 一步区分开始冻结至完全冻结 阶段FFP和开始融化至 完全融化阶段T TP， 判定公式为 其中， TBstd表示亮度温度的标准差 。 7.根据权利要求6所述的一种基于地基微波遥感判别土壤冻融状态的方法， 其特征在 于： 所述阈值Δ1通过迭代算法找出不同冻结因子与参考数据集匹配准确率最优的阈值， 所 述阈值Δ2范围与观测时间内的逐日亮度温度的标准差范围相同。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115356458 A 3