目前,随着AMSR/E等新型传感器数据在土壤水分仪研发上的深入利用,被动微波遥感反演土壤水分的算法已经有了一个很大的发展,算法从早期的经验统计算法逐渐过渡到以半经验半理论为主,并向理论算法方向发展。然而,要发展实用的基于全球尺度的土壤水分反演算法,目前还有一段距离,如何消除植被覆盖以及地表粗糙度对反演土壤水分的影响仍是当前研究的难点和热点。另外微波辐射计的低频的低空间分辨率也极大影响到数据的有效利用。
     针对这些不足,在未来几年里,会有一些具有较高分辨率的L波段的微波传感器上天。其中包括在ALOS上的PALSAR(主动,日本,2004),SMOS(被动,ESA,2006)以及HYDROS(主被动,ESSP)。在过去的几年的机载地面试验里,研究已经证明了这些主被动传感器所具备的反演水分的能力,综合主被动的多极化多角度微波数据的优势,可以更好地消除粗糙度及植被对土壤水分反演的影响,比如可以根据后向散射系数对地表粗糙度的敏感性跟土壤水分无关的特点利用多角度的主动微波遥感来消除粗糙度的影     响,根据植被在一定的重复观测周期内不发生变化的特点,利用重复观测来消除植被的影响,而如SMOS以及HYDROS等这样的星载微波遥感的优点之一就在于它的短的重复周期,可以假定,地表的粗糙度和植被参数在这个短暂的周期内为一个常量。
     可以预计,随着未来新型传感器的上天,以及各种数据源的综合利用,卫星遥感与地面试验的结合,算法的发展完善,被动微波遥感反演土壤水分的技术将会是基于全球尺度土壤水分监测的最有效手段之一。

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