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基于改进作物散射模型的陕西杨凌区麦田土壤水分反演研究①
基于改进作物散射模型的陕西杨凌区麦田土壤水分反演研究①
作者:
李二俊
潘洁晨
王果
蔡庆空
陈超
陶亮亮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
改进作物散射模型
RADARSAT-2
土壤水分
后向散射系数
冬小麦
摘要:
本文提出一种改进作物散射模型反演麦田土壤水分,该模型根据冬小麦等低矮植被的散射特性,在原模型的基础上保留植被层直接散射部分以及植被与地表相互耦合作用的信息,同时加入裸土地表的直接散射部分,并根据经验权重将两部分信息分离开,构建出适用于冬小麦等低矮植被的后向散射模型,并结合RADARSAT-2雷达数据以及陕西杨凌农田试验区的地面实测数据,计算得到改进模型的经验参数,进而对模型进行验证分析.研究结果表明:改进作物散射模型的模拟精度相对于未改进的作物散射模型有显著的提高,R2在HH和VV极化下都达到80% 以上.为了验证改进的作物散射模型算法及土壤水分反演的有效性,本研究将改进作物散射模型与TVDI光学指数模型、简化的MIMICS模型的土壤水分反演结果进行对比分析,改进的作物散射模型反演精度比TVDI和简化的MIMICS模型要好,R2达到84.3%,均方根误差为0.028 cm3/cm3,简化的MIMICS模型反演结果比TVDI要好,但是精度不高,R2为66.9%,均方根误差为0.043 cm3/cm3.改进的作物散射模型对地表植被比较敏感,可以有效地将冬小麦对雷达信号散射影响和裸土层散射贡献区分开,为植被覆盖下地表土壤水分的反演创造条件,给大面积大范围的地表土壤水分反演提供强有力的技术支撑.
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反演方法
遥感产品
数据应用
数据同化
基于水云模型的Sentinel-1A双极化反演植被覆盖区土壤水分
主被动微波
土壤水分
水云模型
双极化
多源遥感数据反演土壤水分方法
土壤含水量
多源遥感数据
水云模型
ASAR
多尺度
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
基于改进作物散射模型的陕西杨凌区麦田土壤水分反演研究①
来源期刊
土壤
学科
农学
关键词
改进作物散射模型
RADARSAT-2
土壤水分
后向散射系数
冬小麦
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
研究报告
研究方向
页码范围
846-852
页数
7页
分类号
S127
字数
语种
中文
DOI
10.13758/j.cnki.tr.2020.04.027
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
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1
潘洁晨
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王果
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蔡庆空
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李二俊
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陈超
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节点文献
改进作物散射模型
RADARSAT-2
土壤水分
后向散射系数
冬小麦
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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
土壤
主办单位:
中国科学院南京土壤研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
0253-9829
CN:
32-1118/P
开本:
大16开
出版地:
南京市北京东路71号南京土壤所内
邮发代号:
28-21
创刊时间:
1958
语种:
chi
出版文献量(篇)
3270
总下载数(次)
9
总被引数(次)
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