基于神经网络算法的Sentinel-1和Sentinel-2遥感数据联合反演土壤湿度研究OA北大核心CSCD
Joint retrieval of soil moisture from Sentinel-1 and Sentinel-2 remote sens-ing data based on neural network algorithm
以西班牙萨拉曼卡地区为研究区域,联合Sentinel-1后向散射系数和入射角信息、Sentinel-2光学数据提取的植被指数以及地面实测数据,构建了BP神经网络土壤湿度反演模型,并将该模型应用于试验区土壤湿度反演.结果 表明:1)基于Sentinel-1卫星VV和VH极化雷达后向散射系数、雷达入射角和Sentinel-2植被指数数据构建的BP神经网络土壤湿度反演模型,能够实现对该地区土壤湿度高精度反演;2)在光学与微波数据联合反演植被覆盖区土壤湿…查看全部>>
吴善玉;鲍艳松;李叶飞;吴莹
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室/大气物理学院,江苏南京210044南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室/大气物理学院,江苏南京210044上海卫星工程研究所,上海200240南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室/大气物理学院,江苏南京210044
土壤水分Sentinel-1Sentinel-2BP神经网络
《大气科学学报》 2021 (4)
636-644,9
中国航天科技集团公司第八研究院产学研合作基金资助项目国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(61661136005)国家重点研发计划项目(2017YFC15017042016YFA0600703)
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