讲座简介：

土壤水分在土壤-植物-大气系统的水与能量交换中发挥着关键作用，其重要意义已得到气象学、水文学、农业及气候变化研究等多个环境学科的广泛认可。因此，精准监测和估算土壤水分的时空变化规律具有重要的科学价值。

遥感技术的发展为区域尺度的土壤水分动态监测带来了革命性突破。基于卫星的遥感观测能够提供全球尺度的连续时空覆盖，已成为土壤水分估算的重要技术手段。过去几十年来，主动与被动遥感技术、卫星与无人机平台以及数据同化方法的不断进步，已能够提供从米级到数十公里级、从小时到日尺度的多尺度土壤水分估算。然而，如何在所需的空间/时间分辨率及土壤深度上获取高精度的可靠土壤水分信息，仍然面临诸多挑战——这既源于土壤水分在时空域上的高度变异性，也因其与植被、土壤质地、地形和气象等驱动因素之间存在复杂关系。

本次报告中，Arnon Karnieli教授将系统介绍基于遥感数据的土壤水分反演方法，重点讲解其团队开发的OPTRAM（Optical TRApezoid Model）模型。该模型利用光学遥感数据反演表层土壤水分，在全球不同气候区的牧场和干旱半干旱地区得到了广泛应用与验证。报告还将结合具体案例，展示OPTRAM模型在全球牧场土壤水分监测中的应用潜力与最新进展。

主讲人简介：

Arnon Karnieli教授现任以色列本古里安大学雅各布·布劳斯坦沙漠研究所遥感实验室主任、荣休教授。他于1988年获得美国亚利桑那大学博士学位，此后长期致力于干旱区星载、机载及地面光谱数据的处理与应用研究，研究方向涵盖荒漠化与气候变化过程、旱地生态系统以及旱地精准农业。Karnieli教授是以色列“植被与环境新微型航天器”（VENμS）任务的首席研究员。

Arnon Karnieli教授在遥感领域取得了丰硕的学术成果，已发表同行评议期刊论文超过250篇，h-index为52（ISI）。他曾指导数十名硕士生、15名博士生及多名博士后研究人员。2013年，Karnieli教授被《Scientometrics》期刊评为全球遥感学科前20位研究者之一；2020年被《PLOS Biology》列为全球前2%科学家。