【摘 要】
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本文提出了一种仅基于CyGNSS数据,能够同时反演土壤水分与植被光学厚度的方案,该方案使用了神经网络与暴力穷举算法.首先考察了2018年以及2020年的数据,并对结果进行了验证.
【机 构】
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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏省协同精密导航定位与智能应用工程研究中心,中国科学院上海天文台,纽芬兰纪念大学(加拿大)应用科学与工程学院,南京邮电大学地理与生物信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(42001362,42001375)。
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本文提出了一种仅基于CyGNSS数据,能够同时反演土壤水分与植被光学厚度的方案,该方案使用了神经网络与暴力穷举算法.首先考察了2018年以及2020年的数据,并对结果进行了验证.通过分析发现反演结果与参考数据展现了良好的一致性.土壤水分的反演结果与2018年和2020年的测试数据比较,其相关系数分别高达0.86和0.84,均方根误差分别为0.064和0.071 cm3/cm3;对于植被光学厚度,2018年与2020年的相关系数均为0.98,均方根误差分别为0.0
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