地表土壤水分是地球水資源的重要組成部分，是控制地表與大氣界面能量和水分交換的重要邊界條件，也是地表蒸散的關鍵影響因子，對地表水循環、能量循環、生態環境和農業應用都具有意義。

地表土壤水分的獲取方法包括地面觀測、遙感反演和數據同化。微波遙感可穿云透霧、全天候全天時工作，被認為是全球或區域尺度獲取土壤水分時空變化的最佳方式。但現有微波遙感土壤水分估算方法需要大量的輔助參數，包括地表溫度、植被含水量、土壤質地、土壤表面粗糙度、植被散射性質等。被動微波數據的粗空間分辨率進一步增加了獲取這些輔助參數的難度以及不確定性。

近期，中國科學院東北地理與農業生態研究所微波遙感團隊評價了現有被動微波遙感土壤水分產品的精度與不確定性來源，并在此基礎上開發出一種基于變化探測原理的土壤水分估算方法，根據植被指數與地表發射率之間的三角空間關系，提出一種基于植被指數估算像元發射率變化范圍的經驗方法。該方法只需提供地表溫度、NDVI兩個輔助參數，估算的土壤水分與SMAP土壤水分具有極高的相關性和一致性，與地面實測數據的對比結果也證實了該方法的可行性。

該算法簡化了土壤水分估算的復雜度，降低了對輔助參數的依賴性。研究結果可提高土壤水分估算精度，有利于土壤水分的全球制圖。相關成果發表在Remote Sensing、IEEE JSTARS上，副研究員鄭興明為第一作者，研究員李曉峰為通訊作者。研究得到國家自然科學基金資助。

該研究估算土壤水分與SMAP L3土壤水分產品對比結果，分別為V極化、H極化、H和V極化

該研究估算土壤水分與野外實測土壤水分的對比結果，分別為SMAP L3產品、H極化、V極化、H和V極化

該研究估算土壤水分對輸入參數的誤差依賴性，“+”號表示日降水超過10毫米