基于多源遥感数据的锡尔河中下游农田土壤水分反演

摘要

机器学习结合多源遥感数据反演土壤水分含量(SMC)是目前SMC研究的热点,因较少考虑温度、蒸散等重要SMC影响因子,反演结果存在一定的不确定性。利用Sentinel-1影像、MODIS产品和SRTM数据,提取雷达后向散射系数等32个SMC影响因子,经相关分析选择27个显著的SMC影响因子(P<0.05)作为反演因子,并设计三组因子组合。这三组因子组合分别与随机森林、支持向量回归、BP神经网络三种机器学习方法结合,发现基于随机森林结合所有因子的方案,其SMC反演精度最高,该组合均方根误差RMSE为0.039 m~3/m~3,将该方案被用于反演2017年生长季锡尔河流域中下游平原区农田SMC。结果...

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