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土壤水是构成土壤的重要成分，是土壤的四大肥力因素之一，对土壤微生物的生存和农作物的生长起着不可替代的作用;土壤水分也是水文学、气象学等学科相关模型的重要输入参数，在众多科学领域起着重要作用。因此准确地监测地表土壤水分空间分布信息，对水资源的管理，旱情监测和科学研究具有非常重要的现实意义，尤其对于我国西部广袤的干旱半干旱地区。微波遥感由于所使用的波段较长，不受光照、气候等条件的限制，能够穿透云层，可以全天时、全天候工作，在土壤水分监测中具有广泛的应用前景。 本研究依托黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验(HeiheWatershed Allied Telemetry Experimental Research，HiWATER)项目，利用试验中获得的TerraSAR-X雷达数据，结合ASTER光学数据和地面同步观测数据，在黑河中游盈科大满灌区开展土壤水分反演研究，主要研究内容及结论如下: (1)基于AIEM模型，分析了X波段后向散射系数对地表参数（土壤水分，地表粗糙度）的响应特征。结果表明X波段后向散射系数对土壤水分较为敏感，可用于表层土壤水分的反演，HH和VV极化后向散射系数可以用组合粗糙度(Zs)和土壤含水量(Mv)能很好地表示，决定系数都在0.938以上。 (2)针对裸土区域，利用TerraSAR-X双极化数据，得到两种极化下裸土后向散射经验模型，联立方程组，消除粗糙度，从而得到土壤水分的反演模型。通过验证，实测值与模型反演值相关性较好，均方根误差为0.041 cm3/cm3，比较适合大面积的土壤水分遥感反演，同时也证明TerraSAR-X数据在反演土壤水分方面的潜力。 (3)针对植被覆盖区，以“水云模型”为基础，建立光学遥感与TerraSAR-X数据协同的土壤水分反演方案。本文利用ASTER光学遥感数据，建立了植被含水量估算的统计模型，得到了研究区的单位面积内的植被含水量信息;利用“水云模型”，消除植被对后向散射系数的影响，实现了植被覆盖区的土壤水分反演，通过验证，反演结果均方根误差为0.032cm3/cm3。