文献类型：期刊文章

作　　者：杨丽萍[1] 苏志强[2] 侯成磊[3] 白宇兴[2] 王彤[1] 孔金玲[1]

Yang Liping;Su Zhiqiang;Hou Chenglei;Bai Yuxing;Wang Tong;Kong Jinling(School of Geological Engineering and Geomatics,Chang’an University,Xi’an 710054,China;School of Earth Science and Resources,Chang’an University,Xi’an 710054,China;College of Land Resources and Surveying&Mapping Engineering,Shandong Agriculture and Engineering University,Jinan 250100,China)

机构地区：[1]长安大学地质工程与测绘学院,西安710054 [2]长安大学地球科学与资源学院,西安710054 [3]山东农业工程学院国土资源与测绘工程学院,济南250100

出　　处：《吉林大学学报（地球科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(41371220,42071345)

年　　份：2022

卷　　号：52

期　　号：4

起止页码：1255-1264

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、PA、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提升干旱区土壤含水量的反演精度,为干旱区生态环境保护和可持续发展提供依据,以内蒙古西部的居延泽为研究区,基于C波段Radarsat-2全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)影像,利用雷达后向散射系数和极化散射矩阵分量,结合8种极化目标分解方法得到的多种特征参数,通过参数相关性和重要性综合分析,优选最佳参数组合,构建随机森林(random forest,RF)土壤含水量反演模型,反演区域土壤含水量,分析其空间分布格局。结果表明:各极化参数中,H-A-α分解的平均散射角α对模型贡献最高,极化散射矩阵的4个分量对模型贡献最低;RF模型能够对训练集进行较好的拟合,训练集R^(2)>0.89,RMSE<2.00%,验证集0.60<R^(2)<0.85,低于训练集,RMSE在2.00%左右;所有组合方案中,28参数组合的RF模型精度最高;研究区大部分区域土壤含水量低于10.00%,最大为16.97%,最小为0.37%,平均值仅为2.19%,与野外实测56个样点的均值3.15%相近,模型反演结果与区域实际情况具有较高一致性。

关 键 词：土壤含水量 极化特征参数  随机森林  干旱区

分 类 号：S152.7] TN957.52] TP181]