基于微波遥感技术探测森林地表土壤含水率

发布时间：2017-09-09 10:06

  本文关键词：基于微波遥感技术探测森林地表土壤含水率

  更多相关文章： 森林地表土壤含水率 TDR-300 微波遥感 全极化SAR BP神经网络模型 多元线性回归模型

【摘要】：森林地表土壤含水率是森林生态系统中的重要参数,使用微波遥感技术快速准确地估算区域尺度上的森林地表土壤含水率对于森林生态系统研究具有重要的现实意义。本研究利用TDR-300土壤含水率速测仪测得黑龙江大兴安岭地区塔河林业局盘古林场内120块样地的森林地表土壤含水率作为因变量,利用C波段全极化SAR数据的极化分解参数作为自变量,构造两类模型(多元线性回归统计模型和BP神经网络模型)定量估测森林地表土壤含水率,通过模型反演获得区域尺度上森林地表土壤含水率的空间分布。结果表明：多元线性回归统计模型的精度为86.0%,均方差根误差(RMSE)为3.0%；BP神经网络模型的精度为89.4%,RMSE为2.7%。说明利用BP神经网络模型定量估测森林地表土壤含水率优于多元线性回归模型,将全极化SAR数据通过BP神经网络模型进行仿真,最终得到了研究区域的森林地表土壤含水率空间分布图。
【关键词】：森林地表土壤含水率 TDR-300 微波遥感 全极化SAR BP神经网络模型 多元线性回归模型
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S714.2
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 绪论7-15
• 1.1 研究目的与意义7
• 1.2 国内外研究现状7-11
• 1.2.1 国外研究现状7-9
• 1.2.2 国内研究现状9-11
• 1.3 研究内容与方法11-13
• 1.3.1 研究内容11
• 1.3.2 研究方法11-13
• 1.4 技术路线图13-14
• 1.5 论文组织构架14-15
• 2 微波遥感技术基本理论15-23
• 2.1 合成孔径雷达15-16
• 2.2 电磁波基础理论16
• 2.3 电磁场的极化特性16-17
• 2.4 目标的变极化效应17-18
• 2.5 地物目标的散射矩阵18-19
• 2.6 极化分解理论19-22
• 2.6.1 Pauli分解20
• 2.6.2 H/A/Alpha分解20-21
• 2.6.3 VanZyl分解21
• 2.6.4 Freeman分解21
• 2.6.5 Yamaguchi分解21
• 2.6.6 Krogager分解21
• 2.6.7 Neumann分解21
• 2.6.8 TSVM分解21-22
• 2.7 本章小结22-23
• 3 研究区与研究数据23-30
• 3.1 研究区概况23-24
• 3.1.1 地理位置23
• 3.1.2 地形地貌23
• 3.1.3 气候水文23-24
• 3.1.4 自然资源24
• 3.2 现地土壤含水率数据24-25
• 3.3 地形数据25-26
• 3.4 微波数据26-29
• 3.4.1 数据简介26-27
• 3.4.2 数据处理27-29
• 3.5 本章小结29-30
• 4 模型的构建与结果30-37
• 4.1 多元线性回归模型30-32
• 4.1.1 模型介绍30
• 4.1.2 模型构建30-32
• 4.2 BP人工神经网络模型32-35
• 4.2.1 模型介绍32-33
• 4.2.2 模型构建33-35
• 4.3 模型精度验证35
• 4.4 反演结果与分析35-36
• 4.5 本章小结36-37
• 结论37-38
• 参考文献38-42
• 附录42-43
• 攻读学位期间发表的学术论文43-44
• 致谢44-45

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：819796