摘要：

为提升干旱区土壤含水量的反演精度，为干旱区生态环境保护和可持续发展提供依据，以内蒙古西部的居延泽为研究区，基于C波段Radarsat-2全极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）影像，利用雷达后向散射系数和极化散射矩阵分量，结合8种极化目标分解方法得到的多种特征参数，通过参数相关性和重要性综合分析，优选最佳参数组合，构建随机森林（random forest, RF）土壤含水量反演模型，反演区域土壤含水量，分析其空间分布格局。结果表明：各极化参数中，H-A-α分解的平均散射角α对模型贡献最高，极化散射矩阵的4个分量对模型贡献最低；RF模型能够对训练集进行较好的拟合，训练集R2＞0.89，RMSE＜2.00%，验证集0.60＜R2＜0.85，低于训练集，RMSE 在2.00%左右；所有组合方案中，28参数组合的RF模型精度最高；研究区大部分区域土壤含水量低于10.00%，最大为16.97%，最小为0.37%，平均值仅为2.19%，与野外实测56个样点的均值3.15%相近，模型反演结果与区域实际情况具有较高一致性。

关键词: 土壤含水量, 极化特征参数, 随机森林, 干旱区

中图分类号: 

• TP79