【摘 要】
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大尺度区域范围的地表粗糙度因子难以获取是微波反演土壤水分的难点所在。对此,从协同微波和光学遥感数据在土壤水分监测中的优势以提高土壤水分反演精度的角度出发,笔者进行
【机 构】
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湖北大学资源环境学院,农业部遥感应用中心武汉分中心
【基金项目】
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湖北省技术创新专项重大项目“基于天空地协同观测的精准农情监测技术研发与示范”(2018ABA078)
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大尺度区域范围的地表粗糙度因子难以获取是微波反演土壤水分的难点所在。对此,从协同微波和光学遥感数据在土壤水分监测中的优势以提高土壤水分反演精度的角度出发,笔者进行了地表粗糙度参数稀缺区域的大范围农田土壤水分遥感反演方法研究,即利用GF-3和Landsat8光学遥感数据,通过水云模型消除植被对雷达后向散射系数的影响,获取土壤直接后散射系数,然后结合入射角、PDI、TVDI和NDWI指数共同作为模型输入参数分别建立了HH和HV 2种极化方式下的土壤水分反演模型。结果表明:采用相关系数(R2)、一致性指数(IA
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