一种"天宫二号"土壤湿度反演方法

• 作者: 丁雷 常江
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 土壤湿度反演 贝叶斯神经网络 随机森林 '天宫二号' 建立预测模型 精度评价
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 82-85,89
• 页数: 5页
• 分类号: TN219-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.06.020

摘要

通过神经网络和机器学习的方法建立遥感影像的光谱信息与土壤湿度之间的模型,采用遥感手段大范围预测地表土壤湿度.以"天宫二号"2016年9月24日宽波段成像仪采集的可见光近红外谱段影像作为模型输入,选取与"天宫二号"影像相同采集时间和经纬度的SMAP/Sentinel-1 L2土壤湿度产品作为输出,分别通过贝叶斯神经网络算法和随机森林算法建立光谱信息和土壤湿度数据之间的关系.结果表明:采用贝叶斯线性回归反演时,当隐含层节点个数为24时训练效果最好,R2为0.755,均方根误差RMSE为0.161;采用随机森林机器学习算法反演时,当决策树个数为60时效果最好,R2为0.809,均方根误差RMSE为0.120.对"天宫二号"影像进行土壤湿度反演时,随机森林模型比贝叶斯神经网络模型的精度更高,拟合效果更好,可以实现较为准确的大范围土壤水分含量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁雷	中国科学院上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室	28	153	7.0	11.0
2	常江	中国科学院上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室	36	379	12.0	19.0