基于Sentinel多源数据的晋南农田地表土壤水分反演

发布时间：2022-01-22 19:11

　　通过遥感数据反演农田地表土壤水分,对农作物干旱、长势监测及估产有重要指导作用。以山西省闻喜县冬小麦种植区为研究区,利用水云模型去除植被影响,建立土壤直接后向散射系数与土壤含水量的关系,反演闻喜县2018年3月19日冬小麦种植区土壤水分。结果表明:协同Sentinel-1微波和Sentinel-2光学影像数据能够去除植被影响提高土壤水分反演精度,VV极化决定系数R2提高0.0914,均方根误差RMSE减少0.0895%。闻喜县中部河谷平原以及东南和西北部的台地土壤处于轻度干旱状态,西南部丘陵和东部山地土壤处于中度干旱状态。反演的土壤水分空间分布结果与地形起伏、灌溉条件和地力等级有较好的空间一致性,地形起伏低、灌溉条件良好的农田土壤水分含量高。 

【文章来源】：中国农学通报. 2020,36(20)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

闻喜县耕地基础数据图

研究区主要土地利用类型包括耕地、森林、灌木、草地和建设用地等，其中耕地主要种植冬小麦、玉米等。利用冬小麦与其他植被不同的物候特征及不同时相的光谱差异采用决策树法可准确提取冬小麦的种植面积[16-17]。基于此方法，利用2018年3月22日、4月16日和6月10日三期的Sentinel-2卫星影像提取了闻喜县2018年冬小麦种植区域，总面积为392.08 km2（见图2），与闻喜县农业局统计数据(408.69 km2)基本一致，提取精度为96.0%。图2 研究区冬小麦种植区域图

研究区冬小麦种植区域图

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报[D]. 李振海.浙江大学 2016

硕士论文
[1]小麦抗旱性生理指标研究[D]. 宫德衬.烟台大学 2014
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本文编号：3602746