土壤水分多源卫星遥感联合反演研究进展

蒋瑞瑞, 甘甫平, 郭艺, 闫柏琨

Progress in research on the joint inversion for soil moisture using multi-source satellite remote sensing data

JIANG Ruirui, GAN Fuping, GUO Yi, YAN Bokun

表4 光学-微波协同降尺度主要方法

Tab.4 Main methods of optical-microwave cooperative downscaling

方法 原理 公式/模型 参考文献 多元回归统计法 将土壤水分分解成多种高分辨率特征变量的多项式 SM= ∑ i = 0 2 ∑ j = 0 2 ∑ k = 0 2aijkNDVIiTjAk [87] 物理模型法 建立高分辨率环境参数(常用土壤蒸发效率)与土壤水分的转化关系 SM=SMCR+ ? S E E ? S M C R - 1×(SEEHR-SEECR) [88] 权重分解法 通过土壤水分相关的高、低分辨率辅助数据计算降尺度的权重因子 SM=SWICR S W I H R S W I C R [89] 机器学习 挖掘高分辨率辅助数据与低分辨率数据的非线性关系和内在关联特征 神经网络、支持向量机、随机森林 [90?-92]