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摘要:
大尺度区域范围的地表粗糙度因子难以获取是微波反演土壤水分的难点所在.对此,从协同微波和光学遥感数据在土壤水分监测中的优势以提高土壤水分反演精度的角度出发,笔者进行了地表粗糙度参数稀缺区域的大范围农田土壤水分遥感反演方法研究,即利用GF-3和Landsat8光学遥感数据,通过水云模型消除植被对雷达后向散射系数的影响,获取土壤直接后散射系数,然后结合入射角、PDI、TVDI和NDWI指数共同作为模型输入参数分别建立了HH和HV 2种极化方式下的土壤水分反演模型.结果表明:采用相关系数(R2)、一致性指数(IA)和均方根误差(RMSE),对2种模型应用于江汉平原农田土壤水分反演的实验结果进行了对比分析,结果显示HH极化方式下的土壤水分反演精度整体上优于HV极化方式(HH极化方式R2=0.6864,IA=0.8895,RMSE=6.979%).在空间分布上,温度较高和植被覆盖较低区域,土壤水分含量较低,如钟祥市的北部、江陵县的东北部、荆门市的东部、仙桃市的西部和天门市的西北部;温度较低和植被覆盖较高区域,土壤水分较高,如监利县以及天门市的南部.
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文献信息
篇名 地面资料稀缺区域的农田土壤水分微波与光学遥感协同反演方法研究
来源期刊 中国农学通报 学科 工学
关键词 土壤水分 地面资料稀缺 高分三号 Landsat8 回归分析 江汉平原
年,卷(期) 2018,(36) 所属期刊栏目 资源·环境·生态·土壤·气象
研究方向 页码范围 117-123
页数 7页 分类号 TP79
字数 语种 中文
DOI
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 王新生 湖北大学资源环境学院 58 1343 18.0 36.0
3 汪权方 湖北大学资源环境学院 43 282 9.0 16.0
9 王渊 湖北大学资源环境学院 7 20 3.0 4.0
10 张雨 湖北大学资源环境学院 4 3 1.0 1.0
11 唐文澜 湖北大学资源环境学院 4 7 2.0 2.0
12 汪倩倩 湖北大学资源环境学院 6 9 2.0 3.0
13 全璟 湖北大学资源环境学院 2 7 2.0 2.0
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