토양 수분은 중요한 육상 표면 변수로, 토지 대기권간에 존재하며 수 문학적, 대기, 기후, 농업 및 탄소주기에 영향을 미칩니다. 현지 규모 (토양의 이질적인 특성, 재정적 제약 등)에서 토양 수분 측정과 관련된 어려움을 감안할 때, 전자 레인지 원격 감지는 연구원들이 전 세계 규모에서 토양 수분을 얻는 데 도움이되었습니다.
지표면 공정의 전자 레인지 원격 감지는 대기로 인한 최소 감쇠와 같은 광학 원격 감지 및 다른 것 중에서도 높은 시간적 해상도와 같은 장점이 있습니다. 마이크로파 센서는 수동 (태양이 에너지 원으로 작용하는 곳)과 활성 (센서가 전자 레인지 신호를 보내고 응답을 기록하는) 센서의 두 종류로 분류 할 수 있습니다. 각각 자체 장단점이 있습니다. 전용 토양 수분 임무의 출현 유럽 우주국 (ESA)의 토양 수분 해양 염분 (SMOS) 센서 및 NASA (National Aeronautics and Space Activity) 센서의 SMAP (Soil Moisture Active Active SMAP) 센서의 출현으로 여러 수력 전파 학적, 기간 및 농업 응용 분야에서 토양 수분을 포함시킬 수있는 기회가 높아지고 있습니다. 평가 및 일기 예보.
작년 2017 년은 토양 수분의 전자 레인지 원격 감지에 대한 40 년간의 연구를 기록하고 있습니다. 이 이정표를 나타내는 것은 수동적이고 활성 마이크로파 토양 수분 검색 알고리즘에 대한 40 년간의 연구 개발 합성이 제공됩니다. 검색 알고리즘은 위성 전자 레인지 측정 (수동 센서의 경우 밝기 온도, 활성 센서의 경우 뒷면 계수)을 토양 수분으로 변환하는 데 사용됩니다. 일반적으로 L- (0.5- 1.5GHz), C- (4- 8GHz) 및 X- (8- 12GHz) 주파수 대역과 관련된 마이크로파 측정은 토양의 유전 상수에 민감하며, 이는 토양의 수분 함량의 변화에 영향을받습니다.
.더 낮은 주파수를 사용하면 더 큰 깊이에서 토양 수분을 회수하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 현재 SMOS 및 SMAP 임무에 장착 된 L 밴드 센서는 토양 수분을 5cm 깊이까지 회수 할 수 있습니다. 토양 수분을 회수하기위한 전자 레인지 측정은 각각 식생과 대기의 존재로 인해 주요 감쇠 및 사소한 감쇠를 가지고 있습니다. 따라서 검색 알고리즘은 일반적으로 토양 수분과 독점적으로 관련된 신호를 추정하기 위해 이러한 감쇠의 영향을 위성 측정에서 분리하려고 시도합니다. 지난 40 년 동안 수많은 공중 및 현장 캠페인으로 연구원들이 전 세계 규모에서 고품질 토양 수분 검색을 얻는 능력을 향상시킬 수 있도록 도와주었습니다. 이 검토 노력에서 수동 및 활성 마이크로파 위성 센서와 관련된 검색 알고리즘 영역에서 발생한 중요한 개발이 제시됩니다. 이러한 발전은 수동적이고 활성 마이크로파 위성 토양 수분 연구를 위해 각각 하나의 수치 형태로 요약되어 있습니다.
이 수치 각각에서 전체 연구 영역은 중요한 하위 필드로 분류됩니다. 수동 전자 레인지 토양 수분 연구 (그림 1)는 6 개의 분야, 검색 알고리즘의 개념 개발, 유전체 혼합 모델, 표면 온도, 거칠기 효과, 식생 효과 및 대기 효과로 광범위하게 분류됩니다. 활성 마이크로파 토양 수분 연구 (그림 2)는 5 개의 분야, 토양 수분의 특성, 거칠기 및 식생, 물리적 모델, 반 임시 모델, 경험적 모델 및 변화 탐지 접근법으로 광범위하게 분류됩니다.
측면의 숫자는 특정 논문이 출판 된 연도를 나타냅니다. 각 인용은 독자가 특정 하위 필드에 속하는 참조 세트를 선택하는 데 도움이되도록 색상 코딩됩니다. 예를 들어, 1965 년부터 2017 년까지 토양 수분의 원격 감지에서 '거칠기 효과'영역에서 발생한 발전에 대해 배우는 데 관심이 있다면 브라운에 표시된 참조가 선택되고 검토 될 수 있습니다. 여러 기여를 한 작품은 검은 색으로 표시됩니다.
이 검토를 통해 다음과 같은 과제는 알고리즘 제한과 관련 물리학 측면에서 확인되어 추가 노력이 필요합니다.
- 토양 거칠기 및 식생과 같은 몇 가지 경험적 매개 변수에 대한 합리적인 물리적 해석은 관련된 가정을 제한하고 검색 알고리즘의 글로벌 적용 가능성을 향상시키기 위해 필요합니다.
- 밀도가 높은 식물에 대한 토양 수분 검색을 용이하게하기 위해 식생 광학 깊이 (VOD)를 정확하게 정량화하는 알고리즘을 개선해야합니다.
- 구현이 용이하게, 활성 마이크로파 센서의 물리 기반 알고리즘의 적용 가능성을 전 세계 스케일로 확장하려는 시도가 이루어져야합니다.
- 소음을 줄이고 토양 수분 검색의 품질을 향상시키기 위해 센서 구성 및 검색 알고리즘으로 인한 토양 수분 검색의 불확실성을 분리하기위한 노력이 이루어져야합니다.
- Dobson 모델 및 Wang 및 Schmugge 모델과 같은 작동 유전체 혼합 모델은 여전히 1980 년대에 개발 된 경험적 방정식에 의존합니다. 따라서 토양 유전 상수로부터의 토양 수분 추정과 관련된 오류가 줄어들 수 있도록 최신 토양 샘플의 더 큰 데이터베이스를 고려하여 이러한 모델을 업데이트 할 필요가 있습니다.
이 검토 작업은 마이크로파 센서를 사용하여 토양 수분의 검색 알고리즘에서 연구 및 개발의 포괄적 인 진화를 제공하기 때문에이 연구 분야에 모험을 원하는 사람의 출발점으로 간주 될 수 있습니다.
.후속 작업 (Karthikeyan et al. 2017)에서, 우리는 수동 및 활성 마이크로파 기기의 진화와 스테이션 관측치 및 연속 미국 (CONUS) 지역을 통한 8 개의 수동 및 2 개의 활성 마이크로파 센서에서 토양 수분의 검증을 조사했습니다.
.이러한 결과는 40 년간의 전자 레인지 위성 토양 수분 관측이라는 제목의 기사에 설명되어 있습니다. Part 1. 최근 저널 Advances in Water Resources에 게시 된 검색 알고리즘 검토 검토. 이 작품은 프린스턴 대학교의 Karthikeyan Lanka와 Indian Institute of Science (IISC)에 의해 수행되었습니다.
