光学和微波遥感数据联合反演植被覆盖表层土壤含水率OA北大核心CSTPCD
Inversion of surface soil moisture under vegetated areas based on optical and microwave remote sensing data
[目的]探究Vertical-Vertical(VV)、Vertical-Horizontal(VH)极化及双极化方式对微波遥感反演表层0～10 cm土壤含水率影响,分析不同数据源(Landsat-8,L8;Sentinel-2,S2)得到的归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)对表层土壤含水率遥感反演精度的影响.[方法]基于VV、VH单一极化和双极化模式,结合S2和L8计算的NDVI与NDWI估算植被含水率(VWC),消除植被对土壤的后向散射影响,得到土壤后向散射系数,基于水云模型反演北京市大兴区表层土壤含水率.[结果]对于VV极化,VV+S2NDWI反演0～10 cm土层的土壤含水率精度最高(R2=0.763,RMSE=1.55％);对于VH极化,VH+S2NDVI反演的0～10 cm土层的土壤含水率精度最高(R2=0.622,RMSE=1.66％);对于双极化,Dual-Polarized(DP)+S2NDVI反演的0～10 cm土层的土壤含水率精度最高(R2=0.895,RMSE=0.89％).[结论]NDVI更适用于去除水云模型中的植被影响,且双极化方式反演0～10 cm土层的土壤含水率精度较高.
周美玲;张德宁;王浩;魏征;林人财
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农业科学
含水率Sentinel-1双极化多源遥感NDVINDWI
moistureSentinel-1dual polarizationremote sensingNDVINDWI
《灌溉排水学报》 2024 (001)
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国家重点研发计划项目(2022YFD1900500);国家自然科学基金重点项目(52130906);中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室自主研究课题(SKL2022TS13)
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