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基于CyGNSS数据的土壤水分与植被光学厚度反演研究
被引量：
3
1
作者
严清赟
金双根
+2 位作者
黄为民
贾燕
魏思远
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期194-203,共10页
本文提出了一种仅基于CyGNSS数据,能够同时反演土壤水分与植被光学厚度的方案,该方案使用了神经网络与暴力穷举算法.首先考察了2018年以及2020年的数据,并对结果进行了验证.通过分析发现反演结果与参考数据展现了良好的一致性.土壤水分...
本文提出了一种仅基于CyGNSS数据,能够同时反演土壤水分与植被光学厚度的方案,该方案使用了神经网络与暴力穷举算法.首先考察了2018年以及2020年的数据,并对结果进行了验证.通过分析发现反演结果与参考数据展现了良好的一致性.土壤水分的反演结果与2018年和2020年的测试数据比较,其相关系数分别高达0.86和0.84,均方根误差分别为0.064和0.071 cm^(3)/cm^(3);对于植被光学厚度,2018年与2020年的相关系数均为0.98,均方根误差分别为0.079和0.084.研究结果表明,CyGNSS可作为一种新型且独立的泛热带土壤水分与植被光学厚度反演手段.
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关键词
全球导航卫星系统反射测量
土壤水分
神经网络
植被光学厚度
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职称材料
题名
基于CyGNSS数据的土壤水分与植被光学厚度反演研究
被引量：
3
1
作者
严清赟
金双根
黄为民
贾燕
魏思远
机构
南京信息
工程
大学
遥感与测绘
工程
学院
江苏省协同精密导航定位与智能
应用
工程
研究中心
中国
科学
院上海天文台
纽芬兰
纪念
大学
(
加拿大
)
应用科学
与工程
学院
南京邮电
大学
地理与生物信息
学院
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期194-203,共10页
基金
国家自然科学基金(42001362,42001375)。
文摘
本文提出了一种仅基于CyGNSS数据,能够同时反演土壤水分与植被光学厚度的方案,该方案使用了神经网络与暴力穷举算法.首先考察了2018年以及2020年的数据,并对结果进行了验证.通过分析发现反演结果与参考数据展现了良好的一致性.土壤水分的反演结果与2018年和2020年的测试数据比较,其相关系数分别高达0.86和0.84,均方根误差分别为0.064和0.071 cm^(3)/cm^(3);对于植被光学厚度,2018年与2020年的相关系数均为0.98,均方根误差分别为0.079和0.084.研究结果表明,CyGNSS可作为一种新型且独立的泛热带土壤水分与植被光学厚度反演手段.
关键词
全球导航卫星系统反射测量
土壤水分
神经网络
植被光学厚度
Keywords
Global Navigation Satellite System-Reflectometry(GNSS-R)
Soil Moisture(SM)
Neural Network(NN)
Vegetation Optical Depth(VOD)
分类号
S152.7 [农业科学—土壤学]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CyGNSS数据的土壤水分与植被光学厚度反演研究
严清赟
金双根
黄为民
贾燕
魏思远
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
3
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