【摘 要】
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本文针对最新的ALOS/PALSAR和ENVISAT/ASAR双频极化数据,以北京昌平地区为研究区域,探讨了玉米种植区的土壤水分反演方法。首先,利用植被后向散射模型MIMICS,对研究区域玉米
【机 构】
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北京师范大学/中科院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100875北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京,100875中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
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本文针对最新的ALOS/PALSAR和ENVISAT/ASAR双频极化数据,以北京昌平地区为研究区域,探讨了玉米种植区的土壤水分反演方法。首先,利用植被后向散射模型MIMICS,对研究区域玉米作物的后向散射特性进行模拟分析,与SAR 实际观测数据的对比结果显示MIMICS模型能够合理地描述同极化方式下玉米的后向散射特性。在定量分析微波后向散射系数对各种参数的敏感性的基础上,确定了需要反演的最敏感地表参数为土壤水分、地表均方根高度和茎高。利用MIMICS模型在合理的参数范围内模拟产生训练数据集,包括后向散射系数以及相应的地表参数,对BP神经网络模型进行训练以建立二者之间的非线性关系。用训练成功的网络进行地表多参数反演,结果表明MIMICS-NN模型是一种行之有效的玉米种植区土壤水分反演方法。
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