近期，我院导航定位技术及创新应用团队（PLANET）在遥感领域国际权威期刊《Remote Sensing of Environment》发表了题为“First quasi-global soil moisture retrieval using Fengyun-3 GNSS-R constellation observations”的最新研究成果。我院博士研究生杨文涛为第一作者，郭斐教授为通讯作者，武汉大学中国南极测绘研究中心张小红教授、我院博士后张治宇等为合作者。

土壤湿度是水循环的一个关键物理参数，可影响和改变地表大气能量和水分交换，在生态评估、农业发展和灾害预警系统中具有不可替代的作用。准确估算土壤湿度以及大尺度和高分辨率制图可大大提高我们对气候变化的认识，并为各领域的科学决策提供支持。卫星遥感技术能够将土壤湿度测量从“点”提升到“面”，提供大尺度的土壤湿度数据。然而，现有的光学遥感、主被动微波遥感技术在土壤湿度监测中均存在局限性。如光学遥感受云层覆盖影响，主动雷达无法连续观测全球土壤湿度，而微波辐射计观测数据的空间分辨率相对较低。全球导航卫星系统反射测量（GNSS-R）作为一种新兴的地球观测技术，可利用导航卫星反射信号进行地表物理参数的提取，具有低成本、高时空分辨率等优势，为土壤湿度监测提供了新的方法。

目前在轨的风云三号（FY-3）E/F/G卫星组成了GNSS-R卫星星座。本研究首次分析和验证了FY-3 GNSS-R星座观测在日尺度内进行SM检索的能力。研究旨在全面评估FY-3 GNSS-R星座在土壤湿度监测中的性能，并提出一种高效、低依赖辅助数据的反演方法。首先，研究采用了随机森林作为土壤湿度反演的基础算法。该算法通过将FY-3 GNSS-R的表面反射率（SR）与植被（辅助数据）进行时空匹配，构建输入层，并以土壤水分主动被动（SMAP）土壤湿度作为参考值进行模型训练和反演（图1）。

与SMAP参考土壤湿度相比，FY-3 土壤湿度表现出与SMAP一致的空间模式（图2）。在低植被覆盖区域，FY-3土壤湿度反演结果的均方根误差（RMSE）为0.039cm³/ cm³，相关系数（R）为0.53，Triple collocation（TC）分析结果表明，FY-3土壤湿度的标准差为0.017cm³/ cm³，相关系数为0.62（图3）。在超过200个独立的地面站点验证中，FY-3土壤湿度的无偏RMSE为0.039 cm³/ cm³，相关系数为0.60，显示出良好的土壤湿度时间变化一致性（图4）。TC分析和测站验证都表明，研究所提出的方法在减少系统偏差和随机误差方面是稳健而有效的。此外，研究还发现FY-3 GNSS-R星座的形成显著提高了土壤湿度监测的采样密度，与单颗卫星相比，采样密度增加了3.3倍，这为实现更高分辨率的全球土壤湿度反演提供了可能。总体而言，FY-3 GNSS-R星座观测数据在土壤湿度监测中表现出色，且与NASA CYGNSS土壤湿度产品精度表现相当。本研究也为后续生成FY-3 GNSS-R土壤湿度产品提供了参考框架，从而补充现有的全球土壤湿度数据库，为水文和气象应用提供必要的数据。

图1. 风云三号 GNSS-R 星座的 SM 检索和验证示意图

图2. (a) FY-3月平均土壤湿度的空间分布；(c) SMAP月平均SM的空间分布；(b)和(d)为纬度向和经度向平均值

图3. FY-3 GNSS-R土壤湿度反演结果的误差统计

图4. FY-3、SMAP和原位测站土壤湿度的每日时间序列对比结果

《Remote Sensing of Environment》是遥感领域国际权威期刊，最新影响因子11.1，为中科院一区Top期刊。该研究得到了国家自然科学基金杰出青年科学基金（42425003）和基础科学中心项目（42388102)）资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114653

图文：杨文涛

审核：闫 利 胡俊英