????地表土壤水分是水文循環、生態系統演變和氣候變化研究的核心變量，其精確監測對于氣象預報、生態評估及自然災害預警具有重要意義。然而，由于山區地形復雜、空間破碎化嚴重，現有遙感產品的空間分辨率不足，難以準確刻畫山地土壤水分的空間分布格局，從而限制了其在山地生態水文研究中的應用。針對這一挑戰，成都山地所趙偉研究員團隊提出了一種基于多源遙感數據融合的高分辨率土壤水分估算方法，并成功用于生產典型山地高空間分辨率時序地表土壤水分數據，為山區水文、生態和氣候等研究提供了重要技術支撐。

????該研究基于地表溫度—植被指數三角特征空間理論，從物理機制上構建了地表土壤水分與地表溫度、植被指數之間的定量關系，并引入局部自適應建模策略以優化估算精度。傳統經驗性模型受地形效應影響較大，難以適應山區復雜地形，而本研究通過地形歸一化校正，對地表溫度進行地形效應調整，使不同海拔區域的溫度數據在同一參考基準上進行對比，從而有效降低地形對土壤水分估算的干擾。基于此，通過在25km尺度建立的模型外推至1km分辨率，生成高時空分辨率的土壤水分數據，實現山區地表土壤水分的高精度遙感監測。最后利用SNOTEL觀測數據和SMAP-Hydroblock土壤水分產品進行驗證。結果表明，該方法能夠準確刻畫山區土壤水分的空間分布特征，并且在不同季節和氣候條件下均保持較高的估算精度。進一步對比分析表明，與傳統遙感土壤水分產品相比，該方法在山區的估算誤差明顯降低，與模式同化數據SMAP-HB SSM具有較強的相關性，顯示出在山區環境中的廣泛適用性。

????該研究不僅為山地土壤水分監測提供了一種創新性的遙感估算方法，也為生態水文研究、氣候變化分析及山區災害預警提供了重要的數據支撐。新方法有效提升了山地土壤水分遙感產品的空間精度，為全球山地生態監測提供了可借鑒的技術方案。

????相關研究成果以“Generation of High-Resolution Surface Soil Moisture over Mountain Areas by Spatially Downscaling Remote Sensing Products Based on Land Surface Temperature–Vegetation Index Feature Space”為題，發表在1區TOP期刊Journal of Remote Sensing上。上述工作得到了國家自然科學基金優秀青年基金（42222109）、國家重點研發計劃（2020YFA0608702）以及成都山地所自主部署科研項目（IMHE-CXTD-02）等的支持。

????鏈接

降尺度土壤水分結果與其他產品數據對比