Soil moisture retrieval based on convolutional neural network and AMSR2 microwave remote sensing [基于卷积神经网络和AMSR2微波遥感的土壤水分反演研究]

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成果类型：

期刊论文

作者：

谭建灿;毛克彪;左志远;赵天杰;谭雪兰;...

通讯作者：

Mao, K.

作者机构：

[左志远; 谭建灿; 毛克彪] Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Science, Beijing, 100081, China

[赵天杰] State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100101, China

[谭雪兰] College of Resources and Environment, Hunan Agricultural University, Changsha, 410128, China

[李建军] College of Computer Science and Information Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, 410004, China

通讯机构：

[Mao, K.] I

Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Science, Beijing, China

语种：

中文

关键词：

深度学习;卷积神经网络(CNN);被动微波;土壤水分

关键词(英文)：

AMSR2

期刊：

高技术通讯

ISSN：

1002-0470

年：

2018

卷：

期：

页码：

399-408

DOI：

10.3772/j.issn.1002-0470.2018.05.003

基金类别：

41571427:国家自然科学基金 Y2017JC33:中国农业科学院创新群体资助项目

机构署名：

本校为其他机构

院系归属：

计算机与信息工程学院

摘要：

土壤水分是水文、气象、农业等研究中的重要参数,尤其在农作物估产模型和农业干旱监测研究中有特别重要的意义。前人在土壤水分反演算法研究上已经做了大量研究工作,但由于影响地表土壤水分的因素较多,各种算法依然存在一些不足。本研究在分析以往反演算法的基础上,总结不同算法的优势和局限性,提出利用具有深度学习特点的卷积神经网络方法（CNN）进行土壤水分反演,从而克服传统土壤水分反演方法的缺陷并提高土壤水分反演的精度。以被动微波AMSR2数据为例,在对土壤水分产品算法进行剖析的基础上,构建了基于卷积神经网络反演土壤水分的模型框架,从而提高反演算法的通用性和反演精度。深度学习卷积...

摘要(英文)：

Soil moisture is an important parameter in the research of hydrology, meteorology and agriculture, especially in crop yield estimation model and agricultural drought monitoring research. A great deal of research work has been done on the research of soil moisture retrieval algorithm. However, due to many factors affecting the soil moisture on the surface, part of algorithms still have some shortcomings. Based on the analysis of previous inversion algorithms, this paper summarizes the advantages and limitations of different methods, and proposes...

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