| 基于多时相高分一号影像的土壤湿度反演 |
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| 引用本文： | 杨丹阳,严颂华,杨永立,田茂.基于多时相高分一号影像的土壤湿度反演[J].科学技术与工程,2021,21(11):4540-4549. |
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| 作者姓名： | 杨丹阳 严颂华 杨永立 田茂 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉430080;武汉晴川学院北斗学院,武汉430204;武汉晴川学院北斗学院,武汉430204;武汉大学宇航科学与技术研究院,武汉430072;武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉430080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(42071406)；国家重点研发计划(2018YFB2100500) |
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| 摘 要： | 近年来使用国产光学遥感数据反演土壤湿度已成为业内研究热点,其中利用高分一号(GF-1)影像反演土壤湿度是一种潜在的新兴手段,但应用中模型参数需要根据地域调节.为提高GF-1反演土壤湿度的准确度,将豹澥试验区2019年12月至2020年6月的GF-1多光谱宽幅覆盖(WFV)影像和地面观测站点实测数据作为数据源,以垂直干旱指数(PDI)、基于归一化植被指数(NDVI)的修正型垂直干旱指数(MPDIN)、基于两波段增强型植被指数(EVI2)的修正型垂直干旱指数(MPDIE)以及植被调整垂直干旱指数(VAPDI)这四种干旱指数为基准建立土壤湿度反演模型并进行精度评估.实验结果表明:在无植被区域,四种模型的反演结果大致相同,决定系数均在0.7350左右、平均相对误差均在4.50％左右、均方根误差均在1.10％左右,具有较高的精度;在有植被区域,VAPDI的反演效果最优,MPDIN与MPDIE次之,PDI效果不佳.与PDI相比,VAPDI由于考虑了混合像元的影响,不仅适用于稀疏植被区域,也适用于密集植被区域,应用范围更广;与基于两种不同植被指数的MPDI相比,VAPDI由于克服了植被覆盖度和植被像元反射率等因素的影响,基于该指数的土壤湿度估计值与实测值的决定系数达到0.7277以上,具有较高的反演能力.因此,针对豹澥试验区的实际情况,VAPDI指数具有精确反演土壤湿度的潜力.
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| 关 键 词： | 高分一号 土壤湿度 干旱指数 反演模型 空间分布 |
| 收稿时间： | 2020/7/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/12/1 0:00:00 |
Soil Moisture Retrieval Based on Multi-temporal GF-1 Images |
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| Yang Danyang,Yan Songhu,Yang Yongli,Tian Mao.Soil Moisture Retrieval Based on Multi-temporal GF-1 Images[J].Science Technology and Engineering,2021,21(11):4540-4549. |
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| Authors: | Yang Danyang Yan Songhu Yang Yongli Tian Mao |
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| Institution: | College of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology; Wuhan University;Wuhan Qingchuan University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | GF-1 soil moisture drought index inversion model spatial distribution |
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