文献类型：期刊文章

作　　者：李艳[1,2] 张成才[1] 恒卫冬[1] 罗蔚然[1] 郜文江[3]

LI Yan;ZHANG Cheng-cai;HENG Wei-dong;LUO Wei-ran;GAO Wen-jiang(School of Water Conservancy Engineering, Zheng-zhou University, Zhengzhou 450001, China;Zhengzhou Vocational College of Industrial Safety, Zhengzhou 451192, China;3 Dengfeng City Water Bureau, Dengfeng 452470, Henan Province, China)

机构地区：[1]郑州大学水利科学与工程学院,郑州450001 [2]郑州工业安全职业学院,郑州451192 [3]登封市水务局,河南登封452470

出　　处：《节水灌溉》

基　　金：河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室开放研究基金项目(AMF201807);河南省科技攻关项目(182102210017);河南省高等学校重点科研项目(16A40005);河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2019GZGG073)。

年　　份：2020

期　　号：8

起止页码：76-81

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：土壤墒情是影响农作物生长状况重要参数之一,为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Landsat8光学数据,利用改进的水云模型得到拔节期玉米覆盖下的地表土壤后向散射系数,并采用SAE深度学习的方法建立遥感影像与土壤水分之间的隐式映射,对玉米覆盖下的土壤墒情进行反演。结果表明:通过改进的水云模型去除植被影响后的反演精度有所提高,R2达到0.6577,比传统的水云模型提高了0.1506;RMSE为0.0387 cm^3/cm^3,误差降低0.0025 cm^3/cm^3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。

关 键 词：土壤墒情 反演 多源遥感数据 水云模型  稀疏自编码器  

分 类 号：S127] TV93]