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为实现高时空分辨率的作物渍害空间分布信息的提取,该研究以夏收作物受渍害最严重的湖北省监利市的夏收作物为研究对象,通过水云模型,结合Sentinel-1A SAR数据,提取了12 d间隔的监利市土壤表层相对体积含水量空间分布,再以每天的前期降水指数视作具有一定误差的观察数据,运用卡尔曼滤波插值方法,实现了以天为单位监利市2018年至2020年每年1-4月夏收作物区土壤表层相对体积含水量空间分布信息的提取,经220hm2试验区的土壤湿度数据验证,其Nash-Stucliffe效率系数为0.909;结合夏