基于遥感的区域土壤水分反演是流域水资源规划管理、农作物灌溉制度制定、区域旱情监测、农作物估产等方面的基础.本文对四种可见光/热红外土壤水分反演方法进行评估对比, 这四种土壤水分估算方法包括基于温度植被干旱指数(TVDI)的土壤水分估算方法和三种基于蒸散比/潜在蒸散比的土壤水分估算方法(EFM1, EFM2和EFM3).基于以上四种土壤水分估算方法, 本文使用ASTER数据估算了黑河流域中游地区的土壤水分状况, 使用研究区内生态水文无线传感器网络和流域水文气象观测站点的土壤水分观测对四个模型进行了验证评估.结果表明, TVDI方法因其干、湿边确定的经验性, 会导致土壤水分估算的误差.而基于蒸散比/潜在蒸散比的土壤水分估算方法会在一定程度改善TVDI方法估算的经验性.通过蒸散比/潜在蒸散比的三种方法对比显示基于EFM1和EFM3方法优于EFM2方法.此外, 基于热红外的土壤水分估算方法都需要土壤参数信息, 土壤参数的不确定性会导致土壤水分估算的误差, 高精度的土壤参数会改善基于热红外的土壤水分估算方法的精度.

提出了测量物体比辐射率的二次照度四次测量法.根据自主研制的仪器表明该方法和设计能够测量到与照射到被测目标完全一致的热辐射源辐照度, 并且能够排除传感器镜头、腔壁等的干扰.不仅提高测量精度, 而且可以设计成小尺寸便携式的比辐射率测定仪.设计的1000 w/m2以上的强热辐射源, 大幅度提高仪器信噪比.为了补偿在强热辐射源下的被测目标的增温, 提出了在非同温系统中求解比辐射率普适表达式以及补偿增温的“过程法”.从而解决了在非同温系统中温度变化造成比辐射率测量误差的瓶颈问题.三种比辐射率测量方法对比表明, 该方法优于其它两种方法.

通过对全国十几个地区共26个土壤样品进行元素含量和红外光谱测定, 分析了土壤中红外发射率光谱特征, 研究了土壤发射率光谱与土壤的硝态氮（NO3-N)、 磷（P)、 钾（K)、 钙（Ca)、 镁（Mg)、 铜（Cu)、 铁（Fe)、 锰（Mn)、 锌（Zn)等元素以及pH值和有机质（OM)含量的相关性, 并利用偏最小二乘回归和多元逐步回归建立了利用发射率光谱估算土壤各种元素含量的回归模型。 由此找到了土壤元素含量与土壤发射率相关性最大的特征波段, 并遴选出了不同波段哪些土壤元素与发射率的相关性最紧密, 为开展土壤发射率的影响因素研究和由土壤中红外光谱预测土壤元素含量奠定了理论基础。 研究结果显示: （1)在8～10 μm波段范围内, 土壤发射率与土壤元素相关性从高到低依次为Ca, Mg, Mn和Fe , 相关系数最高为085, 最低为-05; 另外K, Fe, NO3-N和Zn与发射率的相关性在6～8 μm波段范围内依次减小, 相关系数最高为075, 最低为048; 而在10～14 μm波段内, Mn和K与发射率有较强的相关性, 相关系数约为05; （2)土壤发射率与土壤pH值之间大致呈抛物线关系, 在土壤的pH值为7时, 发射率最高, 随着土壤越酸或越碱, 发射率逐渐降低; （3)在建立土壤各元素含量的预测模型时发现, 偏最小二乘回归估算土壤各元素含量的精度要高于多元逐步回归, 尤其是Ca, Cu和Fe这些元素, 建模和交叉验证的R2分别能达到09、 08以上; 利用观测的土壤发射率光谱根据传感器波谱响应函数模拟得到的MODIS和ASTER传感器红外波段的发射率数据, 通过多元逐步回归模型对土壤各元素含量进行估算发现, 利用ASTER的热红外波段发射率估算土壤Ca含量时建模和验证的决定系数为0774和0892; 用MODIS的红外波段发射率估算土壤Ca和Fe含量的建模和验证的决定系数都在085以上, 估算Mg和K的建模和验证的决定系数都在05以上; 并且ASTER的第10和11波段和MODIS的第28, 29和30波段对土壤各元素有较高的敏感性, 更适合用于土壤各元素的估算。

针对便携式傅里叶变换红外光谱仪测量比辐射率的不确定性，提出了三种改进的波谱比辐射率测量方法.方法1和方法2借助于附加设备改变环境辐照度实现病态方程可解.方法3基于灰体假设，使用迭代求解获得最接近样品的真实温度的温度解，进而计算得到样品的比辐射率.使用温度测量和傅里叶光谱仪观测计算获得波谱比辐射率作为参考的比辐射率结果，对三种改进的方法进行对比和验证.结果表明，对于高比辐射率的石英板和纸板，三种改进方法的测量结果和参考值吻合较好.而对于低比辐射率的锈铁板和铝板，方法3最为接近参考比辐射率结果，而方法1,方法2由于需要过多的观测环节，存在一定的偏差.此三种方法将为改进便携式傅里叶变换红外光谱仪测量提供依据.