基于时序Sentinel-1A数据的农田土壤水分变化检测分析

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土壤水分是作物生长的基本条件,同时也是作物长势监测、估产和旱情监测的重要参数。基于变化检测模型,利用不同时相Sentinel-1A数据估算农田土壤水分变化信息。首先利用积分方程模型(Integral Equation Model,IEM)模拟数据分析雷达后向散射系数变化与土壤水分变化之间的关系,在土壤表面粗糙度恒定的情况下,土壤湿度变化与雷达后向散射系数变化具有高度相关性,验证了变化检测模型用于估算土壤水分变化的合理性。在此基础上,利用河北邯郸研究区时序Sentinel-1ASAR数据和现场实测数据构建土壤水分变化检测模型,从而利用雷达后向散射系数变化估算土壤水分变化信息。结合现场实测数据得到,最小二乘和支持向量回归模型反演结果的均方根误差(RMSE)分别为5.1vol%和4.6vol%,决定系数(R2)分别为0.65和0.73。验证了时序Sentinel-1A数据用于监测农田土壤水分变化的实用性。
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