东北地理所基于水陆地物分类的星被动微波混合像元分解方法研究获进展

　　在微波波段，水体和陆地目标的辐射亮温有很大的差异，通常亮温差可以达到120K以上，可以利用这一特性进行被动微波遥感水陆混合像元的分解。

　　中科院东北地理与农业生态研究所微波遥感学科组最近提出了一种新的基于水陆地物分类信息的微波遥感混合像元分解方法。该方法利用较高空间分辨率的地物分类图像，划分观测区内的水体目标，重点选取有水陆交界的像元，通过建立微波混合像元分解模型求解欠定性方程组，得到微波混合像元中水体和陆地组分亮温分布。通过获得微波混合像元中不同组分的位置和亮温值，可以显著地提高水陆边界微波混合像元的数据分辨率，得到观测区内水陆两类地物的微波亮温值和分类信息，提高微波遥感数据后期反演的精度。

　　其重要意义是可以完成全球区域内水陆边界微波混合像元数据分解，获得微波混合像元内水体和陆地的组分亮温，解决微波混合像元导致后期反演精度较低的问题，拓宽了微波遥感数据的应用领域。

　　对于未来的研究方向和工作，研究人员计划在已有的地表分类结果基础上，利用AMSR-E数据估计观测地区在某一时段的水体变化趋势，解决光谱遥感数据由于云层干扰对地面洪涝情况监测失效的问题。进一步开展针对其他不同下垫面分类的被动微波混合像元分解实验，如针阔叶林混合像元分解、基于多种下垫面类型的积雪深度检测等，验证被动微波混合像元分解方法有效性。

　　相关论文：

　　1. Gu lingjia, Zhao Kai, Zhang Shuwen, Zhang Shuang. Comparative analysis of microwave brightness temperature data in Northeast China using AMSR-E and MWRI products [J]. Chinese Geographical Science, 2011, 21(1): 84–93.

　　2. Gu Lingjia, Zhao Kai, Zhang Shuang, Zheng Xingming. An AMSR-E Data Unmixing Method for Monitoring Flood and Waterlogging Disaster [J]. Chinese Geographical Science, 2011,21(6)：666-675.

　　3. 顾玲嘉,赵凯,孙健,郑兴明.被动微波遥感数据超分辨率增强与混合像元分解研究综述.遥感技术与应用，2011.