【摘 要】
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作物区土壤水分遥感反演往往受到作物冠层、地表粗糙度等因素影响,较难得到满意的土壤水分反演结果。为解决麦田土壤水分反演的问题,提出一种改进粒子群神经网络优化算法。该
【机 构】
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河南工程学院土木工程学院,河南工程学院人文社会科学学院,南京信息工程大学地理科学学院
【基金项目】
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河南工程学院博士基金项目(D2016005);河南省科技公关计划项目(182102310001);河南省高等学校重点科研项目(16B420001);煤化工资源综合利用与污染治理河南省工程实验室开放基金资助项目(502002-02)资助
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作物区土壤水分遥感反演往往受到作物冠层、地表粗糙度等因素影响,较难得到满意的土壤水分反演结果。为解决麦田土壤水分反演的问题,提出一种改进粒子群神经网络优化算法。该算法将多源光学和雷达影像数据进行联合,利用改进粒子群算法对神经网络权值进行优化,建立遥感影像与土壤水分之间一种隐式映射,并将影像数据作为该优化模型的输入变量,对麦田土壤水分进行反演。结果表明改进粒子群神经网络优化算法反演精度高于其他的反演方法,同时主被动遥感联合反演地表土壤水分的精度也比仅使用单一数据源作为输入的方法精度高,R2达到0.807,R
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