好文推荐丨微波土壤水分产品全球尺度综合验证与误差分析
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土壤水分，SMAP，SMOS-L3/IC，AMSR2 LPRM，ESA CCI，误差分析，全球尺度，系统性
“春种一粒粟，秋收万颗子”，对农作物的生长来说，土壤水分的动态变化尤为重要，同时它也是陆气交互的核心参数之一。遥感手段犹如天眼，能实现大范围土壤水分监测，而能否“看”得分毫析厘，则有赖我们不断探究...
微波遥感土壤水分产品的精度验证与误差分析一直是定量遥感领域重点关注的科学问题。土壤水分产品的综合验证及误差分析对于算法改进、产品增强（如融合与降尺度）与应用具有重要的指导意义。
近年来随着微波遥感技术的发展，逐渐形成了以SMAP、SMOS、AMSR2以及主被动融合的ESA CCI等为主流的全球尺度的土壤水分产品。随着这些产品的陆续发布，大量的验证工作也相应开展。然而，当前绝大多数工作仅关注产品精度本身，忽略了对产品的误差来源分析，而后者对于算法的改进尤为重要。此外，大多数工作只在局部区域开展比较分析，而全面考虑不同气候带以及地表覆盖类型的全球性评估则非常缺乏。
基于此，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室马宏亮、陈能成等人近期发表的文章《Satellite surface soil moisture from SMAP, SMOS, AMSR2 and ESA CCI: A comprehensive assessment using global ground-based observations》，在全球尺度下对当前主流的五种微波遥感土壤水分产品进行了系统性的验证和误差分析。该工作是与中国科学院空天信息研究院曾江源副研究员以及美国农业部的Michael H. Cosh博士合作完成。
论文标题
Satellite surface soil moisture from SMAP, SMOS, AMSR2 and ESA CCI: A comprehensive assessment using global ground-based observations
发表期刊
Remote Sensing of Environment
论文全文链接
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425719302287
研究背景
遥感土壤水分产品的可靠性评估与误差分析对于算法改进及产品应用极为重要。随着全球大量密集土壤温湿度观测网的布设，卫星像素与地面单一站点的空间不匹配问题得到了有效的缓解。
在此背景下，采用覆盖全球、代表不同地表状况的16个密集观测网及5个稀疏观测网总计800多个站点的地面观测数据，展开了SMAP、SMOS-IC、SMOS-L3、AMSR2 LPRM和ESA CCI五种主流微波遥感土壤水分产品的综合评估工作。图1为使用到的全球地面站点分布图。
本文不仅考虑了微波土壤水分反演中的扰动因子，包括地表温度、植被光学厚度和地表粗糙度的影响，也考虑了地表空间异质性对粗分辨率土壤水分产品精度的影响；还系统评估了五种微波土壤水分产品在全球不同气候带的表现。
图1 全球站点分布图
研究方法
采用皮尔逊相关系数R（p-value<0.1）、均方根误差RMSE、无偏均方根误差ubRMSE以及偏差Bias四个指标。
在全球尺度上，将地面观测站点按照植被光学厚度、地表粗糙度、地表空间异质性以及气候带类型进行“标记”。其中植被光学厚度采用AMSR2 LPRM的植被光学厚度产品；地表粗糙度采用站点对应的高分辨率的DEM的标准差近似替代；而空间异质性则用基于MODIS IGBP全球土地覆盖数据的异质性指标Gini–Simpson指数来表示；气候带类型则采用Koeppen-Geiger气候分类标准。具体定义如表1。
表1 地面站点标记的原则
结果与讨论
01
从密集观测网的结果（表2）可以看到，SMAP捕捉地表土壤水分时序趋势的能力最强（R=0.729）。从偏差（Bias）以及无偏均方根误差（ubRMSE）的角度来看，主被动融合的ESA CCI表现最优，其ubRMSE和Bias值分别为0.041 m3m-3和-0.005 m3m-3。最新发布的SMOS-IC产品虽然对实测土壤水分出现一定程度的低估，但是相比于传统的SMOS-L3产品，SMOS-IC在R以及ubRMSE这两个精度指标上有了明显的提升。
另外，单纯从密集观测网上还可以看到，SMAP和ESA CCI具有指标上的互补性，而通过对各种产品在不同气候带下的比较分析（表3），SMAP和ESA CCI的这种互补性被进一步证实。这一发现可为欧空局下一步将SMAP整合入ESA CCI提供实验依据。
表2 五种微波土壤水分产品全球密集观测网评估结果
表3 五种微波土壤水分产品在全球不同气候带的评估结果
02
从误差分析的角度来看，研究发现用于SMOS土壤水分反演的ECMWF地表温度的低估可能是导致SMOS土壤水分产品低估的原因，尤其是在较大的植被光学厚度以及空间异质性条件下。通过对AMSR2 LPRM地表温度产品的分析发现，LPRM地表温度精度不够理想，从而一定程度上导致其土壤水分产品精度较差。SMAP和SMOS-IC在中高植被光学厚度、低地表粗糙度、低的空间异质性以及温带和寒带气候条件下(图2-图4)，能够获得相对较高的R值，表明这两种产品在这些条件下能较好地捕捉地表土壤水分的趋势变化。然而，在低植被光学厚度、高地表粗糙度、高空间异质性以及热带沙漠区域，SMAP和SMOS-IC的表现还有待提升。
图2 不同植被光学厚度下各种土壤水分产品的表现
图3 不同地表粗糙度下各种土壤水分产品的表现
图4 不同空间异质性下各种土壤水分产品的表现
结 论
(1) 在全球尺度上，SMAP捕捉地表土壤水分变化趋势的能力最强，相关系数为0.729；从ubRMSE和Bias的两个指标来看，ESA CCI表现最优。SMAP和ESA CCI在精度指标上表现出互补性；
(2) 相对于传统的SMOS-L3产品，新近发布的SMOS-IC尽管偏差较大，但在ubRMSE以及R上具有较大的提升；
(3) 用于SMOS-L3/IC土壤水分反演的ECMWF地表温度数据的低估是导致SMOS土壤水分产品低估的原因之一；LPRM地表温度产品的较差表现，能在一定程度上解释其土壤水分产品精度不高的现象；
(4) 在中等植被覆盖、低空间异质性、低地表粗糙度及温带和寒带条件下，SMAP和SMOS-IC能得到较高的相关系数。
以上结论可为产品改进及其应用提供参考。
更多细节
详见论文
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425719302287
第一作者
马宏亮，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2016级硕博连读生（2018级博士），研究方向：遥感土壤水分产品评估、增强与水文气象应用。
E-mail: mhl0310@whu.edu.cn
通信作者
陈能成，武汉大学二级教授，博士生导师，现任武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室副主任助理，国家万人计划-科技创新领军人才。主持国家重点研发计划、973课题、国家自然科学基金等科研课题多项。获省部级以上奖项11项，发表SCI/EI论文96/146篇。
E-mail:cnc@whu.edu.cn
团队介绍
陈能成教授带领陈泽强副教授、张翔和杜文英博士后以及博士研究生和硕士研究生20余人，研究领域包括传感网与智慧城市、地理信息与环境遥感应用。
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编辑：悠悠
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