典型文献
多源哨兵数据解译农田区土壤湿度算法研究
文献摘要：
针对土壤湿度受植被影响较大且缺少实测地表粗糙度的问题,该文结合Sentinel-1雷达卫星和Sentinel-2光学卫星多源遥感数据,使用水云模型去除植被影响,并通过高级积分方程模型(AIEM)和Dobson介电模型建立查找表获取每个采样点的有效粗糙度,利用经验方程多元回归、广义神经网络(GRNN)模型、随机森林回归模型和一种顾及植被影响的变化检测方法定量反演稀疏植被覆盖下的农田区地表土壤湿度.实验结果表明,随机森林回归模型的最优特征参数组合(垂直极化雷达后向散射系数、高程、局部入射角、增强型植被指数、有效粗糙度)反演精度最高,测试样本的相关系数为0.936,偏差和均方根误差分别达到了0.011 cm3/cm3和0.020 cm3/cm3,而变化检测方法对于研究区土壤湿度存在整体高估的情况.
文献关键词：
地表土壤湿度;多源遥感数据;有效粗糙度;反演
中图分类号：
作者姓名：
张双成;鲍琳;马中民;陈雪蓉;马红利;周昕
作者机构：
长安大学 地质工程与测绘学院,西安 710054;地理信息工程国家重点实验室,西安 710054;自然资源部 陕西基础地理信息中心,西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]张双成;鲍琳;马中民;陈雪蓉;马红利;周昕-.多源哨兵数据解译农田区土壤湿度算法研究)[J].测绘科学,2022(08):94-104
A类：
AIEM,Dobson,有效粗糙度,地表土壤湿度
B类：
哨兵数据,数据解译,算法研究,测地,地表粗糙度,Sentinel,光学卫星,多源遥感数据,水云模型,积分方程,介电模型,查找表,采样点,经验方程,GRNN,随机森林回归模型,顾及,变化检测,定量反演,稀疏植被,植被覆盖,优特,数组,垂直极化,极化雷达,后向散射系数,入射角,增强型植被指数,反演精度,cm3,高估
AB值：
0.293643
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