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摘要:
针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术.以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况.经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度.模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法.
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文献信息
篇名 一种裸露土壤湿度反演方法
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 积分方程模型 土壤湿度反演 最小二乘支持向量机 人工神经网络
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 11-14
页数 4页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.02.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱国强 武汉大学电子与信息学院 42 194 7.0 12.0
2 张清河 三峡大学理学院 19 69 4.0 7.0
3 徐飞 三峡大学理学院 2 6 1.0 2.0
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引文网络
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2019(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
积分方程模型
土壤湿度反演
最小二乘支持向量机
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
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