农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2010年
11期
24-29
,共6页
马红章%柳钦火%闻建光%王合顺%杜鹤娟
馬紅章%柳欽火%聞建光%王閤順%杜鶴娟
마홍장%류흠화%문건광%왕합순%두학연
土壤湿度%遥感%最佳角度算法%发射率
土壤濕度%遙感%最佳角度算法%髮射率
토양습도%요감%최가각도산법%발사솔
该文阐述了中纬度地区春季裸露耕地土壤水分监测的重要性,对比分析了目前几种主要的土壤水分反演方法.为提高裸露耕地土壤水分的监测精度,在分析MEM土壤发射率模拟数据库的基础上,提出了一种基于L波段单角度双极化被动微波遥感数据的土壤湿度和土壤粗糙度的反演算法,并对新反演算法的创新性和可行性进行了基于仿真数据的论证.该反演算法以地表温度作为辅助数据,利用L波段47°双极化的微波亮温数据进行土壤湿度和粗糙度的反演.仿真数据的验证结果表明,在充分考虑土壤温度、土壤质地等辅助数据测量误差的条件下,算法对土壤湿度和土壤粗糙度的反演结果与AIEM模型输入值的均方根误差分别为0.0148和0.0461.
該文闡述瞭中緯度地區春季裸露耕地土壤水分鑑測的重要性,對比分析瞭目前幾種主要的土壤水分反縯方法.為提高裸露耕地土壤水分的鑑測精度,在分析MEM土壤髮射率模擬數據庫的基礎上,提齣瞭一種基于L波段單角度雙極化被動微波遙感數據的土壤濕度和土壤粗糙度的反縯算法,併對新反縯算法的創新性和可行性進行瞭基于倣真數據的論證.該反縯算法以地錶溫度作為輔助數據,利用L波段47°雙極化的微波亮溫數據進行土壤濕度和粗糙度的反縯.倣真數據的驗證結果錶明,在充分攷慮土壤溫度、土壤質地等輔助數據測量誤差的條件下,算法對土壤濕度和土壤粗糙度的反縯結果與AIEM模型輸入值的均方根誤差分彆為0.0148和0.0461.
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