基于支持向量机回归算法的土壤水分光学与微波遥感协同反演

编号 zgly0001606735

文献类型 期刊论文

文献题名 基于支持向量机回归算法的土壤水分光学与微波遥感协同反演

作者 姜红  玉素甫江·如素力  拜合提尼沙·阿不都克日木  何辉  艾则孜提约麦尔·麦麦提 

作者单位 新疆师范大学地理科学与旅游学院/流域信息集成与生态安全实验室  新疆干旱区湖泊环境与资源重点实验室 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2017年06期

年份 2017 

分类号 S152.7  TP18 

关键词 土壤水分  Sentinel-1ASAR  Landsat8  MTVDI  支持向量机 

文摘内容 利用遥感技术反演土壤水分对于我国西北地区农业干旱问题研究具有重要意义。该文以新疆焉耆盆地为研究区域,分别利用微波遥感数据(Sentinel-1ASAR)和光学遥感数据(Landsat8)计算土壤后向散射系数(σ0soil)和改进型温度植被干旱指数(MTVDI),并将σ0soil和MTVDI参数作用于支持向量机(SVM)回归算法,探讨了不同参数条件下SVM模型在土壤水分反演中的适应性。实验结果表明,相比只用单因子(σ0soil或MTVDI)作为模型参数,以σ0soil和MTVDI两者共同作为SVM模型输入参数时,土壤水分监测精度显著提高,其建模集决定系数R2=0.81,均方根误差RMSE=3.16%;验证集R2=0.89,RMSE=3.15%。最后,利用最优模型对研究区土壤水分进行了反演,并对不同土地类型含水量进行了评价,可为光学遥感与微波遥感协同反演土壤水分提供参考。