利用SAR影像与多光谱数据反演广域土壤湿度

• 作者: 吕继超 张瑞 李奎 段金亮
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多光谱 土壤湿度 模型 多极化SAR Sentinel-1A/2A 改进的卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 134-140
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 字数: 5566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.07.015

摘要

针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法.该方法采用不同尺寸的卷积核对原始变量进行一维卷积运算,自适应提取能反映测区土壤湿度时空差异的高级特征维;同时,去除了传统卷积神经网络结构中的池化层,保证提取的特征信息完整.试验结果表明,在边长超过100 km的四川盆地研究区域内,模型预测值与样本数据相关系数达到0.934,预测值偏差服从均值趋近于0的正态分布,均方根误差为1.45％,误差分布范围小于6.3％,结果具有较高的可靠性.该方法可为精准农业、旱涝灾害等领域的广域监测研究提供一定的支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瑞	西南交通大学地球科学与环境工程学院	31	125	7.0	10.0
5	李奎	西南交通大学地球科学与环境工程学院	9	84	5.0	9.0
6	段金亮	西南交通大学地球科学与环境工程学院	1	0	0.0	0.0
7	吕继超	西南交通大学地球科学与环境工程学院	1	0	0.0	0.0