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摘要:
自微波遥感进入土壤墒情研究领域以来,植被覆盖地表的校正一直是微波遥感反演土壤墒情的热点.针对植被层对雷达微波信号的散射容易造成墒情计算误差等问题,以河南焦作广利灌区为研究区,以灌区内的主要作物冬小麦为研究对象,在离散植被的一阶物理散射模型基础上,使用Sentinel-1A SAR雷达提取后向散射系数,通过自适应极化分解技术即在极小的临近空间内利用最小二乘法求解土壤散射和植被多重散射的最优解,再利用Landsat8数据作为辅助数据提取改进的归一化植被水分指数,采用支持向量机的方法反演土壤墒情.结果表明:基于自适应的后向散射系数与麦田土壤墒情的关系在VV极化模式20 cm深的土壤条件下,相关系数为0.827 8;20 cm深度的土壤墒情与冬小麦的相关性较高,相关系数达到0.819 0;自适应极化分解技术反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.490 7、0.002 2,水云模型反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.958 5、-0.242 2,自适应极化分解技术反演效果较为理想.该研究可为小麦覆盖下的灌区土壤墒情的评估提供参考.
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文献信息
篇名 基于自适应极化分解技术的灌区麦田土壤墒情反演方法
来源期刊 水利水电技术 学科 农学
关键词 土壤墒情 自适应性极化分解技术 遥感反演 支持向量机
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 农村水利
研究方向 页码范围 187-193
页数 7页 分类号 P237|S127
字数 4956字 语种 中文
DOI 10.13928/j.cnki.wrahe.2017.11.031
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 李艳 郑州大学水利与环境学院 119 497 12.0 16.0
3 张成才 郑州大学水利与环境学院 81 759 16.0 23.0
6 罗蔚然 郑州大学水利与环境学院 13 10 2.0 2.0
7 王普 郑州大学水利与环境学院 2 1 1.0 1.0
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