基于LST-EVI特征空间的土壤水分含量反演

基于LST-EVI特征空间的土壤水分含量反演摘要：土壤水分含量对水资源管理、灌溉和农业生产等方面具有重要的影响，因此准确反演土壤水分含量是非常重要的。本文提出了一种基于时间序列植被指数（EVI）和长短

LST-EVI 基于特征空间的土壤水分含量反演 摘要： 土壤水分含量对水资源管理、灌溉和农业生产等方面具有重要的影 响，因此准确反演土壤水分含量是非常重要的。本文提出了一种基于时 间序列植被指数（EVI）和长短期记忆网络（LSTM）的土壤水分含量反 演方法。首先，将EVI序列作为输入，传递到LSTM网络中，预测之后 可得到土壤水分含量估计值。该方法在CN-Dataset土壤水分含量数据 集上进行了测试，并与传统方法进行了比较。结果表明，本方法能够提 供更准确的土壤水分含量估计值，特别是在干旱条件下。 关键词：土壤水分含量；EVI；LSTM；时间序列；估计 引言： 土壤水分含量对于灌溉农业、水资源管理和环境监测等领域具有重 要的影响。因此，对土壤水分含量进行准确的反演是非常重要的。传统 的土壤水分含量测量方法包括重量法、容重法、微波法和红外法等，这 些方法存在着操作繁琐、受环境干扰影响大等问题，而且需要大量的时 间和人力资源。因此，使用遥感和机器学习方法反演土壤水分含量成为 了研究热点。 植被指数（VI）是一种重要的遥感参数，它能够反映植被的状况并 且通常与土壤水分含量具有相关性。时间序列植被指数（TSVI）作为一 种新的VI方法，具有对土壤水分含量更为敏感的优点。EVI作为一种 TSVI指数，被广泛应用于土壤水分含量的反演中。 长短期记忆网络（LSTM）是一种基于深度学习的循环神经网络，它 能够处理时序数据和序列预测任务，因此被广泛应用于时间序列数据的 分析和预测。近年来，LSTM已经应用于遥感数据处理领域，并且表现出 了较好的结果。 综上所述，本文提出了一种基于时间序列EVI和LSTM的土壤水分