土壤水分是水文循环、生态环境、气候变化等研究中的关键参数，获取高分辨率长时间序列的土壤水分信息对农业管理、作物生长监测等具有重要的意义，同时也是研究的难点。基于时间序列（2019年至2020年）的Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据，构建了地表土壤水分的雷达与光学数据协同反演模型，即裸土条件下地表土壤水分的变化检测方法，并利用归一化植被指数对植被影响进行校正，实现了青藏高原多年冻土区（五道梁）100 m空间分辨率的土壤水分反演。与地面实际观测的土壤水分进行对比验证，结果表明土壤水分反演结果与地面实测数据的相关系数介于0.672与0.941之间，无偏均方根误差介于0.031 m3/m3与0.073 m3/m3之间，土壤水分变化与区域降水事件和特征密切相关，验证了本文提出的考虑植被物候的变化检测方法在地势平坦、植被稀疏的青藏高原地区具有极高的适用性。

来源平台：遥感技术与应用