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基于机器学习和全极化雷达数据的干旱区土壤湿度反演

杨丽萍 侯成磊 苏志强 白宇兴 王彤 冯瑞

农业工程学报2021，Vol.37Issue(13)：74-82,9.
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农业工程学报2021，Vol.37Issue(13)：74-82,9.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.009

基于机器学习和全极化雷达数据的干旱区土壤湿度反演

Soil moisture inversion in arid areas by using machine learning and fully polarimetric SAR imagery

杨丽萍 1侯成磊 2苏志强 3白宇兴 2王彤 2冯瑞1

作者信息

  • 1. 长安大学地质工程与测绘学院,西安 710054
  • 2. 长安大学地球科学与资源学院,西安 710054
  • 3. 山东农业工程学院国土资源与测绘工程学院,济南 250100
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摘要

关键词

土壤湿度/模型/算法/RF/SVM/BP-ANN/Radarsat-2/干旱区

分类

农业科技

引用本文复制引用

杨丽萍,侯成磊,苏志强,白宇兴,王彤,冯瑞..基于机器学习和全极化雷达数据的干旱区土壤湿度反演[J].农业工程学报,2021,37(13):74-82,9.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(41371220、42071345) （41371220、42071345）

农业工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-6819

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