地科学院硕士生谢泓在遥感领域期刊《RemoteSensing》发表题目为“A Microwave–Optical Multi-Stage Synergistic Daily 30 m Soil Moisture Downscaling Framework”的研究论文（SCI二区，影响因子4.1）。长江大学地球科学学院为论文第一署名单位，硕士研究生谢泓为论文第一作者，其导师王庆副教授为共同作者，我院兼职硕士生导师张晓东教授为通讯作者。

论文链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/17/22/3677

针对现有卫星土壤水分产品在时空分辨率上难以兼顾的难题，研究团队通过融合SMAP、MODIS、Landsat/Sentinel-2和Sentinel-1等多源遥感数据，构建了包含残差约束降尺度、水云模型遥感校准和时空融合的三阶段处理方法。该框架的创新之处在于无需地面观测数据即可实现模型参数校准，在湖南省16个站点验证中，相关系数达到0.54，均方根误差为0.045 cm³/cm³，较原始SMAP产品精度显著提升。该方法为高分辨率土壤水分的业务化监测提供了可靠技术方案，特别适用于地面观测站点稀疏地区的农业旱情监测、精细化灌溉管理和水文模拟等应用，对提升区域水资源管理能力具有重要意义。

图1 微波-光学多阶段协同降尺度框架（MMSDF）概述图。

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