利用半经验模型的土壤水分反演方法

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针对土壤水分反演经验模型使用范围受限、而理论模型相对复杂的问题,该文利用积分方程模型及经验相关长度定标模型,分析均方根高度、地表相关长度、土壤体积含水量对雷达后向散射系数组合的影响;结合RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,构建研究区均方根高度反演模型;将该模型与Dubois模型、介电模型进行结合以反演表层土壤含水量,并对反演值进行线性校正,最终实现裸土区表层土壤水分反演。实验结果表明,HH、VV极化下土壤水分实测值与反演值绝对误差在0.06内的点数分别达到总点数的78%和68%,证明该方法具有一定的可靠性和实用性,可为地表均方根高度、土壤水分反演提供方法和借鉴。 Aiming at the limited scope of the empirical model of soil moisture inversion and the relatively complicated theoretical model, this paper uses the integral equation model and empirical correlation length calibration model to analyze the effects of root mean square height, surface correlation length and soil volume moisture content on radar Combined with RADARSAT-2 Polarization C-band radar data and field measurements, the rounder height inversion model of the study area was constructed; the model was combined with the Dubois model and the dielectric model for inversion Surface soil moisture content, and the linear regression correction values, and ultimately the top soil moisture in bare soil area inversion. The experimental results show that the points of absolute error of soil moisture and inversion values ​​within 0.06 under HH and VV polarization reach 78% and 68% respectively of the total number of points, which proves that the method has some reliability and practicability, which can be Surface root mean square height, soil moisture inversion method and reference.
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