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基于水云模型的Sentinel-1A双极化反演植被覆盖区土壤水分
被引量:
7
1
作者
李伯祥
陈晓勇
徐雯婷
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2019年第5期39-44,共6页
根据开展的景县地区玉米农田主被动微波遥感协同反演土壤水分监测试验,提出利用FY-3 B WMRI被动微波数据计算微波极化差异指数(MPDI),建立了植被层含水量反演模型,去除植被含水量对于农田土壤水分反演的影响,然后结合植被层含水量反演...
根据开展的景县地区玉米农田主被动微波遥感协同反演土壤水分监测试验,提出利用FY-3 B WMRI被动微波数据计算微波极化差异指数(MPDI),建立了植被层含水量反演模型,去除植被含水量对于农田土壤水分反演的影响,然后结合植被层含水量反演模型和水云模型,以及Sentinel-1A主动微波数据和部分实测样点土壤体积含水量数据建立植被覆盖区农田土壤水分半经验反演模型,最后验证分析Sentinel-1A VV/VH不同极化条件下土壤水分反演模型的精度。结果表明:VV极化条件下土壤水分反演模型反演精度为R^2=0.7422,RMSE=0.0674 cm^3/cm^3,MAE=0.0305 cm^3/cm^3,MaxE为0.1196 cm^3/cm^3,MinE=0.0024 cm^3/cm^3;VH极化模型为R^2=0.1898,RMSE=0.0768 cm^3/cm^3,MAE=0.0474 cm^3/cm^3,MaxE=0.1933 cm^3/cm^3,MinE=0.0190 cm^3/cm^3。研究区VH极化模型反演值存在普遍偏低现象,VV极化模型土壤水分反演结果优于VH极化模型。VV极化方式具有更强的穿透性,受到植被层衰减作用影响较小,对土壤水分含量变化也更为敏感。建立的VV极化条件下土壤水分反演半经验模型能较好地表征研究区土壤水分空间分布情况。
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关键词
主被动微波
土壤水分
水云模型
双极化
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职称材料
题名
基于水云模型的Sentinel-1A双极化反演植被覆盖区土壤水分
被引量:
7
1
作者
李伯祥
陈晓勇
徐雯婷
机构
东华理工大学测绘工程学院
流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
江西省数字国土重点实验室
出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2019年第5期39-44,共6页
基金
国家自然科学基金(41771371)
国家科研项目(2016YFD0300600)
文摘
根据开展的景县地区玉米农田主被动微波遥感协同反演土壤水分监测试验,提出利用FY-3 B WMRI被动微波数据计算微波极化差异指数(MPDI),建立了植被层含水量反演模型,去除植被含水量对于农田土壤水分反演的影响,然后结合植被层含水量反演模型和水云模型,以及Sentinel-1A主动微波数据和部分实测样点土壤体积含水量数据建立植被覆盖区农田土壤水分半经验反演模型,最后验证分析Sentinel-1A VV/VH不同极化条件下土壤水分反演模型的精度。结果表明:VV极化条件下土壤水分反演模型反演精度为R^2=0.7422,RMSE=0.0674 cm^3/cm^3,MAE=0.0305 cm^3/cm^3,MaxE为0.1196 cm^3/cm^3,MinE=0.0024 cm^3/cm^3;VH极化模型为R^2=0.1898,RMSE=0.0768 cm^3/cm^3,MAE=0.0474 cm^3/cm^3,MaxE=0.1933 cm^3/cm^3,MinE=0.0190 cm^3/cm^3。研究区VH极化模型反演值存在普遍偏低现象,VV极化模型土壤水分反演结果优于VH极化模型。VV极化方式具有更强的穿透性,受到植被层衰减作用影响较小,对土壤水分含量变化也更为敏感。建立的VV极化条件下土壤水分反演半经验模型能较好地表征研究区土壤水分空间分布情况。
关键词
主被动微波
土壤水分
水云模型
双极化
Keywords
active and passive microwave
soil moisture
water coud model
dual polarization
分类号
S152.7 [农业科学—土壤学]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于水云模型的Sentinel-1A双极化反演植被覆盖区土壤水分
李伯祥
陈晓勇
徐雯婷
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2019
7
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职称材料
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参考文献
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