同济大学王群明团队发布2015-2020年全球9公里8天SMAP表层土壤湿度数据集

• ：同济王群明团队
        
• ：2024-11-27

近期，同济大学王群明教授团队通过生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了2015-2020年全球9公里、8天合成SMAP表层土壤湿度数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“Reconstruction of a Global 9 km, 8-Day SMAP Surface Soil Moisture Dataset during 2015–2020 by Spatiotemporal Fusion”为题发表在Journal of remote sensing期刊。

土壤湿度作为一项重要的土壤属性，在生态、农业、水文、环境等多个地球科学领域中扮演着关键的角色。准确获取高质量的土壤湿度数据是实现这些领域研究和应用的关键基础。为此，美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）于2015年发射了土壤湿度主被动卫星（Soil Moisture Active Passive，SMAP），该卫星搭载了L波段的主动雷达和被动辐射计，能够反演出不同空间分辨率（以36 km和9 km为主）的SMAP土壤湿度数据。然而，由于SMAP卫星所搭载的主动雷达于2015年7月损坏，无法继续生产由主被动传感器协作反演的9 km土壤湿度数据。

研究团队利用2015年4月至7月之间的所有可利用的SMAP主被动协同反演9公里数据（简称AP9）和基于被动辐射计独立反演的36公里数据（简称P36），充分考虑9公里数据中宝贵的空间细节信息，构建了时空融合模型，基于2015年7月至2020年8月之间的36公里的SMAP数据，制备了2015年7月至2020年8月之间的8天合成、9 km空间分辨率土壤湿度数据集（简称VIPSTF-SW9）。验证表明VIPSTF-SW9数据集与原始9 km数据有着较高的相关性（相关系数为0.968），数据总体精度高于NASA发布的另一款9 km替代产品（增强型9 km土壤湿度数据，简称EP9）。根据地面站点数据的验证，VIPSTF-SW9数据集的相关系数和均方根误差分别为0.787和0.041 m³/m³。VIPSTF-SW9可以弥补SMAP主动雷达失效所带来的影响，进一步为相关大尺度、长时序研究和应用提供支持。

图1. 数据集生产流程

图2. 同一时刻下不同土壤湿度数据的空间变化模式

（a）P36；（b）AP9（参考）；（c）EP9；（d）VIPSTF-SW9

该项研究工作和数据制备得到了国家自然科学基金（42171345，41971297）等项目的资助。

论文信息：Haoxuan Yang, Qunming Wang, Wei Zhao, Xiaohua Tong, Peter M. Atkinson. Reconstruction of a Global 9 km, 8-Day SMAP Surface Soil Moisture Dataset during 2015–2020 by Spatiotemporal Fusion. Journal of Remote Sensing, 2022, 9871246; https://doi.org/10.34133/2022/9871246.

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