1.一种异质性地表条件下的高分辨率植被光学厚度反演方法，其特征在于，包括：采用植被散射模型耦合土壤散射模型，从而构建土壤‑植被耦合模型；通过土壤‑植被耦合模型反演出VOD，VOD表示植被光学厚度；所述土壤散射模型为Oh模型或Dubois模型；所述植被散射模型为水云模型；此时，土壤‑植被耦合模型的表达式如下：其中， 表示SAR总后向散射系数；

A表示植被散射模型的模型参数；

V1为植被冠层的描述量；

VOD表示待求解的植被光学厚度；

θ表示雷达的入射角；

f(SM,x)表示由不同土壤散射模型参数与土壤水分拟合出的土壤后向散射值；

SM表示土壤水分数据；

x表示土壤散射模型参数；

将土壤‑植被散射模型转化为反演VOD的形式，从而反演出长时间序列的研究区高分辨率VOD，表达式如下：植被散射模型的输入数据为Sentinel‑1数据，土壤散射模型的输入数据为Sentinel‑1数据及土壤水分数据；其中植被散射模型用于模拟植被后向散射贡献并建立SAR总后向散射与植被和土壤散射贡献之间的关系，土壤散射模型用来消除土壤对后向散射的贡献，从而得到植被的后向散射系数来反演出研究区的VOD。

2.根据权利要求1所述的一种异质性地表条件下的高分辨率植被光学厚度反演方法，其特征在于，所述土壤散射模型是经过裸土区域标定的得到的，当土壤散射模型为Oh模型时，标定过程如下：参数 通过以下公式求解：

SM表示土壤水分数据；

表示裸土区域的土壤后向散射系数；

通过式(3)求解出裸土像元的土壤模型参数s，以此为先验知识，使用RF回归模型，结合地表参数，构建土壤散射模型的预测模型，得到植被覆盖区的土壤模型参数s，从而实现土壤散射模型的构建；

在土壤散射模型构建完毕之后，基于Oh模型反演VOD的计算方程如下：其中，VOD表示待求解的植被光学厚度；

k表示自由空间波数，为常量；

s表示土壤模型参数；

表示SAR总后向散射系数。

3.根据权利要求1所述的一种异质性地表条件下的高分辨率植被光学厚度反演方法，其特征在于，所述土壤散射模型是经过裸土区域标定的得到的，当土壤散射模型为Dubois模型时，标定过程如下：采用Topp模型来实现SM和ε之间的转换，此时相对介电常数ε的表达式如下：

2 3

ε＝ 3.03+9.3SM+146.0SM‑76.7SM (5)参数 通过以下公式求解：

其中，k表示自由空间波数，为常量；通过式(6)求解出裸土像元的土壤模型参数s，以此为先验知识，使用RF回归模型，结合地表参数，构建土壤散射模型的预测模型，得到植被覆盖区的土壤模型参数s，从而实现土壤散射模型的构建；

基于Dubois模型的VOD反演模型的计算方程如下：其中，SM表示土壤水分数据；

表示裸土区域的土壤后向散射系数；

λ表示波长，根据卫星信号而不同的定值；

表示SAR总体后向散射。

4.根据权利要求2或3所述的一种异质性地表条件下的高分辨率植被光学厚度反演方法，其特征在于，所述的地表参数包括土壤参数、地表温度和地形参数中的任意组合；土壤参数包括：土壤有机质碳密度、土壤有机质碳储量、土壤有机碳含量、土壤体积密度、粘粒含量、粗粒土壤、土壤含沙量、淤泥含量、阳离子交换量、土壤总氮含量、土壤pH值中的任意组合；

地表温度包括：平均地表温、土壤温度标准差、土壤温度变异系数中的任意组合；

所述地形参数包括：平均高程、高程标准差、高程变异系数、坡度、地形表面凸度、地形表面纹理、地形强度指标、平面曲率、剖面曲率中的任意组合。

5.根据权利要求1所述的一种异质性地表条件下的高分辨率植被光学厚度反演方法，其特征在于，当裸土像元的土壤模型参数s小于2cm或入射角θ在20°到60°之间时，采用Dubois模型作为土壤散射模型；否则采用Oh模型作为土壤散射模型。

6.根据权利要求1所述的一种异质性地表条件下的高分辨率植被光学厚度反演方法，其特征在于，Sentinel‑1数据为VV极化下的降轨Sentinel‑1数据。