基于多源遥感数据的锡尔河中下游农田土壤水分反演
2019-12-17分类号：S152.7
【部门】中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲国家重点实验室 中国科学院大学 中国科学院中亚生态与环境研究中心 哈萨克斯坦土壤科学与农业化学研究所
【摘要】机器学习结合多源遥感数据反演土壤水分含量(SMC)是目前SMC研究的热点,因较少考虑温度、蒸散等重要SMC影响因子,反演结果存在一定的不确定性。利用Sentinel-1影像、MODIS产品和SRTM数据,提取雷达后向散射系数等32个SMC影响因子,经相关分析选择27个显著的SMC影响因子(P
【关键词】土壤水分含量 机器学习 锡尔河流域中下游 Sentinel-1 MODIS SRTM
【基金】国家自然基金项目(41877012);; 中国科学院特色研究所项目(TSS-2015-014-FW-1-3)
【所属期刊栏目】自然资源学报
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