AMSR微波遥感数据进行土壤湿度的计算机反演

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为了有效解决大尺度区域土壤水分时、空间变化监测的问题,在总结了被动微波遥感反演土壤湿度规律的基础上,基于先进的AMSR星载被动微波遥感数据,提出了利用双谱模型计算土壤表面发射率的计算机算法。首先需要由双站散射系数计算反射率和发射率,然后应用人工神经网络反演土壤湿度,实现了在随机粗糙面状况下基于被动微波遥感的土壤表面水分反演,并在实验区进行了成功的应用。 In order to effectively solve the problem of spatial change monitoring in large-scale soil moisture, based on the analysis of the passive microwave remote sensing method of soil moisture retrieval, based on the advanced AMSR satellite-based passive microwave remote sensing data, Surface Emissivity Computer Algorithm. Firstly, the reflectivity and the emissivity need to be calculated by the double-station scattering coefficient. Then the artificial neural network is used to retrieve the soil moisture to achieve the soil surface moisture inversion based on the passive microwave remote sensing under the condition of random rough surface. Applications.
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