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基于GF-1卫星遥感的河套灌区土壤含水率反演模型研究

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为探究植被覆盖条件下GF-1卫星反演农田土壤含水率的可行性,以河套灌区解放闸灌域沙壕渠为研究区,采用GF-1卫星遥感影像作为数据源,通过全子集筛选法确定不同土壤深度下光谱指数的最优自变量组合,并分别采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)3种算法,构建不同深度下土壤含水率反演模型.结果表明,全子集筛选后模型反演精度有较大提升,且过拟合现象减弱;植被覆盖条件下各深度土壤含水率敏感程度从大到小依次为0～40 cm、0～60 cm、20～40 cm、0～20 cm、40～60 cm;植被覆盖条件下各模型对土壤含水率反演能力由强到弱依次为BPNN、SVM、MLR;筛选后BPNN在深度0～40 cm下的建模集和验证集R2adj均能达到0.50以上,RMSE在0.02％以内.研究结果可为植被覆盖条件下利用GF-1卫星监测农田土壤含水率提供参考.
Inversion Model of Soil Moisture in Hetao Irrigation District Based on GF-1 Satellite Remote Sensing

姚一飞、王爽、张珺锐、黄小鱼、陈策、张智韬

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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100

西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100

土壤含水率 遥感 反演 GF-1卫星 全子集筛选 光谱指数

2017YFC0403302418040295197923251979234

2022

10.6041/j.issn.1000-1298.2022.09.024

农业机械学报
中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院

农业机械学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.904
ISSN：1000-1298
年,卷(期)：2022.53(9)
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