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阶段模型修正的星载GNSS-R土壤湿度反演方法
文献摘要：
本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法.首先,基于CYGNSS数据提取地表反射率参数,联合SMA P数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息,初步构建了土壤湿度反演理论模型,并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型;然后,将该模型处理获得的土壤湿度以35％为分界点,利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度,并使用2018年10月—2019年5月的CYGNSS数据,获得了全球范围内星载GNSS-R土壤湿度;最后,通过与SMAP提供的土壤湿度数据进行对比,评估了本文提出的星载GNSS-R土壤湿度反演方法的有效性,并对获取的星载GNSS-R土壤湿度进行了时间序列分析.结果表明,本文提出的土壤湿度反演方法的结果与SMA P土壤湿度具有良好的一致性,且随时间变化的趋势也相符合,为高精度土壤湿度反演提供了一种思路.
文献关键词：
CYGNSS;GNSS-R;SMAP;土壤湿度;神经网络;时间序列
中图分类号：
作者姓名：
陶庭叶;李江洋;朱勇超;汪俊涛;陈皓;时梦杰
作者机构：
合肥工业大学土木与水利工程学院,安徽 合肥 230009;土木工程防灾减灾安徽省工程技术研究中心,安徽 合肥 230009
文献出处：
引用格式：
[1]陶庭叶;李江洋;朱勇超;汪俊涛;陈皓;时梦杰-.阶段模型修正的星载GNSS-R土壤湿度反演方法)[J].测绘学报,2022(09):1942-1950
A类：
B类：
模型修正,星载,土壤湿度反演,反演方法,CYGNSS,数据提取,地表反射率,光学厚度,地表粗糙度,辅助信息,模型确定,细数,模型处理,分界点,函数模型,反演精度,SMAP,时间序列分析,相符合
AB值：
0.226339
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