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基于无人机MiniSAR和多光谱遥感数据的冬小麦土壤墒情反演

文献类型： 中文期刊

作者： 张成才;祝星星;姜明梁;王蕊;侯佳彤

作者机构：

关键词： 土壤墒情;水云模型;BP神经网络;后向散射系数;MiniSAR数据

期刊名称：节水灌溉

ISSN： 1007-4929

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为了去除农作物对雷达散射信号的影响，探究不同极化方式土壤后向散射系数与土壤墒情的响应关系，实现对冬小麦农田土壤墒情的精准监测，基于无人机MiniSAR多极化数据和多光谱数据，提出联合改进水云模型与BP神经网络反演土壤墒情的方法。首先利用植被覆盖度对水云模型进行改进，提取不同极化方式下的土壤后向散射系数，通过设置不同极化方式、极化差、极化比数据与归一化植被指数（NDVI）的多种组合模式，输入BP神经网络，构建冬小麦土壤墒情反演模型，并以河南省鹤壁市浚县中部的冬小麦种植区为试验区分析模型的预测效果。结果表明：相比于冬小麦土壤墒情线性回归模型，基于BP神经网络的土壤墒情反演模型精度更高，其中由改进水云模型计算得到的VV极化下的土壤后向散射系数、HH极化下的土壤后向散射系数以及二者的极化差、极化比组合输入BP神经网络得到的反演结果精度最高，R2达到0.767，MAE为0.0136 cm3/cm3，RMSE为0.0176 cm3/cm3。表明联合改进水云模型与BP神经网络的冬小麦土壤墒情...

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