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题名基于SVR的旱区稀疏植被覆盖下土壤水分遥感反演
被引量：11
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作者
王雅婷
孔金玲
杨亮彦
李健锋
张文博
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机构
长安大学地球科学与资源学院
长安大学地质工程与测绘学院
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出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2019年第8期1275-1283,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(41272246)~~
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文摘
中国西北半干旱区降水稀少、蒸散强烈,土壤水分作为重要的生态因子,影响着土壤-大气界面的能量平衡。支持向量回归模型具有估算精度高、可处理非线性问题、泛化能力强等优点,近年来被应用于土壤水分反演研究中,但已有模型极少考虑地表粗糙度因素的影响,导致反演精度受到一定限制。因此,本文以内蒙古乌审旗为研究区,采用水云模型去除地表稀疏植被覆盖的影响,提取全极化Radarsat-2 SAR影像裸土后向散射系数(σsoil^0),并利用AIEM模型和Oh模型建立后向散射系数数据库,采用LUT法模拟地表有效粗糙度参数,构建基于支持向量回归的土壤水分反演模型,并系统地对比分析了不同极化方式的后向散射系数作为数据源的土壤水分反演结果。研究结果表明:不考虑粗糙度参数的单数据源作为模型参数时,同极化数据反演结果比交叉极化具有更高的反演精度;当模型参数为考虑粗糙度的多源数据时,不同极化数据的反演精度均有所提高,其中数据源为σvv^0和粗糙度参数时,反演结果最好(R^2=0.917,MAE=3.980%,RMSE=5.187%)。研究结果可为旱区稀疏植被覆盖地表土壤水分的遥感监测提供技术支持。
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关键词
SVR
RADARSAT-2
AIEM模型
有效粗糙度参数
土壤水分反演
西北半干旱区
内蒙古乌审旗
稀疏植被
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Keywords
SVR
Radarsat-2
AIEM model
effective roughness parameter
soil moisture inversion
semi-arid regions of northwest China
Uxin Banner of Inner Mongolia
vegetation-sparse
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分类号
S152.7
[农业科学—土壤学]
TP181
[农业科学—农业基础科学]
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