地表土壤水分,是储存在上层土壤中的水分,是能够帮助我们更好的理解地球系统中能量和水循环的关键参数。土壤水分是气候、水文和环境研究中的重要参数。土壤水分在众多方面都有着重要作用,包括数值天气预报,灾害监测,作物产量预测,洪水和干旱灾害估计,水资源管理,温室气体的解释,民众防护,以及水源性疾病的流行病模型研究等。微波遥感为土壤水分直接观测提供了独特的观测能力,使在地球陆表的大部分区域获得全球采样的土壤水分成为可能。微波观测拥有不受云覆盖和不同表面太阳照度的影响,能在裸土和矮小到中等植被覆盖区域,土壤水分是接收到的信号的主要影响成分,获得高精度土壤水分估计。土壤水分微波遥感最有效的频率范围是1-5GHz。国外发射的搭载微波辐射计的SMMR,SSM-I,TMI,AMSR-E/AMSR2等卫星和我国的FY-3等,工作在C波段或者更高频率,虽能反演土壤水分,但易受植被衰减影响,测量只能代表土壤上层1cm的信息。而SMOS、Aquarius和SMAP等搭载L波段辐射计的卫星,在反演土壤水分中的更有优势,更能穿透大气和植被覆盖,亮温代表来自土壤上层5cm的信息,受RFI干扰更少。目前土壤水分微波遥感辐射计的空间分辨率大约为40km,但这并不能满足水文、气象、水资源管理、农业生产等的需求,需要10km甚至更高的空间分辨率。水循环观测任务WCOM(Water Cycle Observation Mission)是中国第一颗地球观测卫星任务,有很强的全球水循环观测协同能力,是由中国科学院遥感与数字地球研究所和中国科学院国家空间科学中心共同建议、研究和承担的卫星任务。WCOM卫星的载荷配置包括三个,L/S/C波段全极化综合孔径微波辐射计IMI、C-W波段全极化扫描成像微波辐射计PMI和X/Ku双频高分辨率全极化微波散射计DFPSCAT,预计于2021年发射。本研究基于WCOM卫星的载荷配置和土壤水分遥感科学目标,面向WCOM的土壤水分产品生成和产品应用,开展时间尺度和空间尺度的扩展研究,充分利用WCOM被动载荷各波段的优势,利用降尺度方法提高分辨率,利用神经网络方法构建长时间序列产品,以期在时间尺度和空间尺度获得全球高精度土壤水分产品数据集。本文主要研究内容为:(1)空间降尺度,研究被动微波L/S/C波段亮温降尺度方法。根据WCOM卫星的被动传感器配置情况,IMI可以提供L、S和C波段分辨率为50 km、30km和15 km的多角度观测数据。我们发展了利用S波段/C波段被动亮温观测对L波段亮温降尺度的方法,获得了更高分辨率的L波段亮温和更高分辨率的土壤水分。该降尺度方法利用了S波段/C波段亮温的高分辨率优势和L波段亮温对土壤水分敏感的优势。基于相关的发射率,我们构建了L波段和S波段/C波段两种亮温信号之间的关系。我们利用SMEX02、SMEX03飞行试验中的L波段和S波段/C波段时间序列数据来验证了该算法,得到降尺度的L波段亮温并反演得到了土壤水分。结果表明,可以用降尺度方法得到更高分辨率的亮温,并反演得到满足WCOM任务要求0.04 m~3/m~3的土壤水分。(2)时间尺度:扩展全球长时序高精度土壤水分产品构建方法研究。研究了一种利用SMOS土壤水分产品SMOSL3sm和AMSR-E/AMSR2亮温TB和神经网络BPNN方法来建立长时间序列土壤水分的可能性。我们利用SMOSL3sm作为训练目标,利用由AMSR-E/AMSR2的亮温得到的地表反射率R和微波植被指数MVI作为输入,训练时间为2010.07到2011.06一年和2013年一年共两年时间,在每一个网格上训练了BPNN。然后利用这些BPNNs,我们利用AMSR-E从2003到2011的亮温和AMSR2的从2013到2015年的亮温,构建了从2003到2015的全球长时序土壤水分数据集。