【摘 要】
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土壤水分是影响作物生长的重要因素,也是监测旱情、估算作物产量的重要参量.为及时、准确地掌握土壤水分,在利用水云模型(Water Cloud Model,WCM)对Sentinel-1 A的后向散射系数校正的基础上,联合地面土壤水分数据,采用线性回归、BP神经网络和支持向量回归三类模型进行了地表土壤水分反演实验研究.实验结果表明:线性回归、BP神经网络和支持向量机回归模型均有较好的反演效果,其决定系数(R2)分别为0.87、0.83和0.8,均方根误差(RMSE)分别为1.1％、1.9％和2.1％.3种模型
【机 构】
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河北工程大学 矿业与测绘工程学院,河北 邯郸056038;邯郸市自然资源空间信息重点实验室,河北 邯郸056038;邯郸职业技术学院,河北 邯郸056001;邯郸市自然资源空间信息重点实验室,河北 邯
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土壤水分是影响作物生长的重要因素,也是监测旱情、估算作物产量的重要参量.为及时、准确地掌握土壤水分,在利用水云模型(Water Cloud Model,WCM)对Sentinel-1 A的后向散射系数校正的基础上,联合地面土壤水分数据,采用线性回归、BP神经网络和支持向量回归三类模型进行了地表土壤水分反演实验研究.实验结果表明:线性回归、BP神经网络和支持向量机回归模型均有较好的反演效果,其决定系数(R2)分别为0.87、0.83和0.8,均方根误差(RMSE)分别为1.1％、1.9％和2.1％.3种模型基本能够满足Sentinel-1A土壤水分的反演要求,对比来看,BP神经网络的反演效果最好.
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