近日，武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院2015級(jí)博士生魏祖帥和導(dǎo)師孟令奎教授及合作者在遙感領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Remote Sensing of Environment》發(fā)表了題為“Downscaling SMAP soil moisture estimation with gradient boosting decision tree regression over the Tibetan Plateau”的研究成果，這是武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院博士生首次在該刊發(fā)表高質(zhì)量論文。本研究受到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“國(guó)家水資源立體監(jiān)測(cè)體系與遙感技術(shù)應(yīng)用”(2017YFC0405800)資助。

青藏高原是世界上海拔最高、面積最大的高原，號(hào)稱“第三極”，其獨(dú)特的大地形的動(dòng)力和熱力作用對(duì)中國(guó)乃至全球氣候和生態(tài)環(huán)境有顯著影響，是全球氣候變化敏感區(qū)和啟動(dòng)區(qū)。在青藏高原氣候和水循環(huán)中，土壤水分扮演著重要角色，它通過(guò)影響陸地表面蒸散、水的運(yùn)移和碳循環(huán)及與地球氣候系統(tǒng)相互作用，對(duì)氣候系統(tǒng)及其變化產(chǎn)生重要影響。因此獲取青藏高原地區(qū)高精度土壤水分信息對(duì)研究區(qū)域乃至全球氣候變化有著至關(guān)重要的作用。

以NASA發(fā)射的SMAP為代表的土壤水分探測(cè)衛(wèi)星，采用微波輻射計(jì)接收來(lái)自地面L波段的微波信號(hào)，該波段對(duì)土壤水分變化十分敏感，是當(dāng)前反演土壤水分的主要方式，但其反演的土壤水分空間分辨率低(36km)，難以滿足區(qū)域尺度上水文和農(nóng)業(yè)應(yīng)用需要。魏祖帥同學(xué)提出一種新的被動(dòng)微波土壤水分降尺度方法，從MODIS和DEM數(shù)據(jù)中提取多個(gè)土壤水分因子作為輔助變量，在低分辨率下與SMAP土壤水分建立回歸模型，采用梯度提升決策樹回歸表達(dá)輔助變量和土壤水分之間的非線性關(guān)系，再將回歸模型應(yīng)用于高分辨率輔助變量，從而得到高分辨率土壤水分產(chǎn)品。利用阿里、那曲和瑪曲3個(gè)土壤水分實(shí)測(cè)站網(wǎng)數(shù)據(jù)，在時(shí)間、站點(diǎn)和區(qū)域尺度上對(duì)降尺度結(jié)果進(jìn)行廣泛驗(yàn)證。結(jié)果表明該方法在保留被動(dòng)微波土壤水分高精度的同時(shí)還能提高其空間分辨率，是對(duì)當(dāng)前降尺度算法的有力補(bǔ)充。
 

被動(dòng)微波土壤水分降尺度方法及其在區(qū)域尺度上的應(yīng)用是目前國(guó)際遙感領(lǐng)域熱點(diǎn)。孟令奎教授指導(dǎo)的水利遙感團(tuán)隊(duì)，以水利部-武漢大學(xué)研究生聯(lián)合培養(yǎng)基地為載體，以干旱和洪澇監(jiān)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)GIS技術(shù)、大數(shù)據(jù)與高性能計(jì)算為主線，依托國(guó)家防汛抗早指揮系統(tǒng)、國(guó)家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目、高分對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)(民用部分)、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、水利行業(yè)公益性科研專項(xiàng)等項(xiàng)目，服務(wù)國(guó)家重大需求，致力于理論研究、技術(shù)攻關(guān)和工程實(shí)踐，近年來(lái)取得多項(xiàng)高水平成果，并成功應(yīng)用于歷次突發(fā)涉水災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)，為防災(zāi)減災(zāi)、挽救生命做出了重要貢獻(xiàn)。