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- 基于Sentinel-1的绿洲区域尺度土壤水分微波建模北大核心CSCDCSTPCD摘要:根据最新Sentinel-1雷达系统参数及研究区地表参数特点,采用AIEM模型进行数值模拟分析,建立稀疏植被覆被下地表微波散射特征数据库,并在此基础上构建干旱区土壤水分模型.结果表明,1)不同入射角和极化方式下,后向散射系数对土壤含水量(Mv)、组合地表粗糙度(Zs)的响应分别呈明显对数相关,VV极化对土壤水分响应更敏感,最优响应区间范围为Mv 0~30%、Zs0~0.06 cm.2)初探Sentinel-1雷达数据预处理方法,Gam…查看全部>>
- 光学与微波数据协同反演植被覆盖区土壤水分CSCDCSTPCD摘要:基于LandSat5 TM和ENVISAT-1 ASAR数据,通过水云模型剔除了植被层对雷达后向散射系数的影响,利用AIEM模型对黑河中游植被覆盖地表的土壤水分进行了反演.建立植被含水量(Mveg;水云模型中关键参数)与多种植被指数之间的响应关系,发现比值植被指数(RVI)反演的植被含水量精度较高(R2=0.71);去除植被影响后,利用AIEM模型建立LUT表,基于VV和VH极化的后向散射系数,通过查表法反演研究区的土壤水分.对…查看全部>>
- SZ-4飞船辐射模态沙漠地区数据模拟验证北大核心CSCD
- 光学与SAR遥感协同反演植被覆盖区土壤含水量CSTPCD摘要:在进行土壤含水量反演时,单纯使用传统遥感反演模型很难有效消除干扰因素.以山东省东营市为研究区,基于光学遥感与合成孔径雷达(SAR)数据,采用植被光谱指数修正水云模型中的植被含水量,并将修正后的水云模型与高级积分方程模型(AIEM)耦合,以消除植被含水量和土壤粗糙度对土壤含水量反演结果的影响,从而达到提高遥感模型反演土壤含水量精度的目的.结果表明:基于比值植被指数(SR)的二次函数修正水云模型后,与AIEM模型耦合反演土壤含水量的…查看全部>>