【摘 要】
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为探究植被覆盖条件下GF-1卫星反演农田土壤含水率的可行性，以河套灌区解放闸灌域沙壕渠为研究区，采用GF-1卫星遥感影像作为数据源，通过全子集筛选法确定不同土壤深度下光谱指数的最优自变量组合，并分别采用多元线性回归（MLR）、BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM） 3种算法，构建不同深度下土壤含水率反演模型。结果表明，全子集筛选后模型反演精度有较大提升，且过拟合现象减弱;植被覆盖条件下各深
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFC0403302）； 国家自然科学基金项目（41804029、51979232、51979234）；
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为探究植被覆盖条件下GF-1卫星反演农田土壤含水率的可行性，以河套灌区解放闸灌域沙壕渠为研究区，采用GF-1卫星遥感影像作为数据源，通过全子集筛选法确定不同土壤深度下光谱指数的最优自变量组合，并分别采用多元线性回归（MLR）、BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM） 3种算法，构建不同深度下土壤含水率反演模型。结果表明，全子集筛选后模型反演精度有较大提升，且过拟合现象减弱;植被覆盖条件下各深度土壤含水率敏感程度从大到小依次为0～40 cm、0～60 cm、20～40 cm、0～20 cm、40～60 cm;植被覆盖条件下各模型对土壤含水率反演能力由强到弱依次为BPNN、SVM、MLR;筛选后BPNN在深度0～40 cm下的建模集和验证集R~2adj均能达到0.50以上，RMSE在0.02%以内。研究结果可为植被覆盖条件下利用GF-1卫星监测农田土壤含水率提供参考。
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