近日，安徽师范大学汪左副教授联合中国科学院空天信息创新研究院、河海大学、中国科学院青藏高原研究所等多家单位，构建了物理散射模型引导的土壤水分深度迁移学习反演框架，破解植被覆盖地表高空间分辨率土壤水分反演关键难题。相关成果刊发于遥感领域顶级期刊《环境遥感》。

　　土壤水分是维系陆地水循环、农业生产与生态稳定的核心要素。合成孔径雷达可实现全天时、全天候、高分辨率地表观测，是大范围土壤水分监测的重要手段。利用模型从遥感图像中推测出地表参数的过程被称为反演。但如何融合散射模型物理知识与深度学习非线性建模能力，摆脱实地观测参数限制，实现物理约束的高精度土壤水分遥感反演，成为学界亟待破解的关键难题。

　　针对这一难题，研究团队提出了一种物理散射模型引导的土壤水分深度迁移学习框架，创新设计整体、独立、交叉三类特征迁移方案，搭配编码器、DNN多层网络冻结/解冻共四种微调策略，组合形成12套优化方案，搭建有效知识迁移通道，将学习自裸土散射模型的物理先验知识迁移至植被覆盖地表的卫星观测数据，并弥合理想模拟数据与真实地表卫星观测数据之间的偏差。这套新框架无需实地测量地表粗糙度、植被参数，就能实现植被覆盖地表高精度土壤水分反演。

　　业内评价认为，该研究为解决土壤水分遥感反演领域传统物理模型应用受限和深度学习算法物理约束不足的问题提供了新的技术路径，可为农业水分管理、干旱监测、水文过程模拟和生态环境评估提供重要技术支撑。（记者 陈婉婉）