土壤水分不仅是农作物、林草等植物耗水的主要来源,也是土壤系统养分循环和流动的重要载体,对土壤的特性、作物的生长、分布以及生态系统小气候的变化具有重要影响。甘蔗在我国南方地区种植比较广泛,但我国甘蔗生产受自然灾害影响问题比较突出,干旱灾害、低温冻害及病虫害成为最严重的问题。获取大范围甘蔗土壤水分信息对于及时掌握甘蔗生长状况与环境胁迫动态,制定科学合理的灌溉方案,进行甘蔗旱情监测、甘蔗产量预测以及病虫灾害监测和控制,均具有重要的意义。光学遥感反演土壤水分物理基础简单,理论方法成熟,且空间分辨率较高,但客观上存在云雨天气及太阳照条件的影响而无法实现全天候观测的不足;微波遥感反演土壤水分具有理论严密且物理意义明确、不受天气和光照条件影响及对植被、土壤表层具有一定穿透能力的优势,是光学遥感的有力补充手段。经过综合对比,得知SAR数据的C波段在甘蔗苗期对地的穿透力最强,但其后向散射机制非常复杂,在土壤水分反演实际应用中有一定的难度,因此本文分别利用光学遥感与微波遥感数据耦合反演和多时相SAR数据反演两种方法反演甘蔗苗期土壤水分,通过对反演结果进行干旱分级,并分析干旱原因,最后验证反演结果的可靠性。本文主要利用简化的MIMICS模型与AIEM模型,采用Sentinel-1数据及Landsat8数据,以扶绥县为研究对象,通过简化模型参数输入,对数据进行雷达阴影重叠修正,耦合光学数据与SAR数据反演甘蔗土壤水分,根据反演结果进行干旱分级,分析干旱原因,并结合地面观测数据验证反演结果的可靠性;利用Alpha模型,以扶绥县新宁镇为研究区域,采用甘蔗苗期三个时相的SAR Sentinel-1影像数据分别计算极化幅度和土壤介电常数,反演出土壤水分,对反演结果进行干旱分级并对其进行分析,最后与地面观测数据进行对比验证。通过这两种方法反演甘蔗苗期土壤水分,并得到以下结论:(1)通过反演结果按照以下标准把干旱级别分成5级:土壤含水量10%以下为特大干旱,10-15%为严重干旱,15-20%为中度干旱,20-25%为轻度干旱,25%以上为无干旱;特大干旱面积为62.662km~2,严重干旱面积为162.471km~2,中度干旱面积为1442.547km~2,轻度干旱面积为1061.398km~2,无干旱面积为151.313km~2。特大干旱区主要为人类活动区域;严重干旱区主要为裸露的土地;中度干旱区多为种植农作物地区;轻度干旱区主要分布于峰丛洼地区域;无干旱区主要分布于丛林生长的区域。含水量在20%及以上的区域主要分布在扶绥县南部与西南部,中部区域较多为中度干旱,无干旱地区主要分布在北部与东北部。未经阴影校正的反演结果R~2为0.51,均方根误差为0.087,平均相对误差为26.3%,经阴影校正的R~2为0.58,均方根误差为0.075,平均相对误差为20.1%,反演结果较为理想。简化的MIMICS模型可适用于甘蔗苗期土壤水分反演。(2)通过模拟两个相邻时相的后向散射系数之比与Alpha近似比值模型模拟出来的比值来验证Alpha模型的适用性,当甘蔗苗高度为10cm、20cm时,R~2为0.887;甘蔗苗高度为30cm、40cm时,R~2为0.800;甘蔗苗高度为40cm、50cm时,R~2为0.724;甘蔗苗高度为10cm、50cm时,R~2为0.682。研究发现甘蔗苗冠层越接近地面,模型相邻时相模拟比值与辐射传输模型的模拟值之比越接近,误差越小;冠层离地面越高,比值误差越大。对3个相邻时相的反演结果按照前面的标准进行干旱程度分级,第一时相特大干旱面积为0.0584km~2,严重干旱面积为1.0460km~2,中度干旱面积为13.1644km~2,轻度干旱面积为78.4669km~2,无干旱面积为12.1219km~2;第二时相特大干旱面积为0.0031km~2,严重干旱面积为5.7189km~2,中度干旱面积为27.8750km~2,轻度干旱面积为49.5610km~2,无干旱面积为21.6996km~2;第三时相特大干旱面积为0.0600km~2,严重干旱面积为0.3932km~2,中度干旱面积为3.8990km~2,轻度干旱面积为34.9667km~2,无干旱面积为65.5387km~2。无干旱区主要集中在林地片区和靠近水源的区域;轻度干旱为林地;中度干旱区主要为刚播种田地;严重干旱区主要为裸地;特大干旱区为城镇用地。3个时相反演土壤水分的估算值与观测数据的均方根误差分别为0.076、0.068、0.065,R~2分别为0.52、0.59、0.62,平均相对误差分别为28%、21%、18%,反演结果较为理想,基于Alpha近似比值模型可较好反演甘蔗苗期土壤水分信息。