基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证

基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证标题：基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证摘要：随着农业生产对土壤水分管理的需求日益增加，对土壤水分进行准确

Sentinel 基于多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建 与验证 标题：基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证 摘要： 随着农业生产对土壤水分管理的需求日益增加，对土壤水分进行准确反演的研究逐渐 成为热门的课题。本文基于Sentinel多源数据，构建了一种农田地表土壤水分反演模 型，并通过验证实验评估了其准确性和可行性。结果表明，该模型在反演农田地表土 壤水分方面具有较高的精度和稳定性，为农业生产提供了重要的技术支持。 1.引言 土壤水分对于农田生产起着至关重要的作用。准确地了解并监测土壤水分状况对于农 业生产决策和水资源管理具有重要意义。然而，传统的土壤水分监测方法受限于时间 和空间尺度上的局限性，无法实现大范围、高效的土壤水分反演。因此，利用遥感数 据进行土壤水分反演成为一种有效的手段。 2.数据和方法 本研究使用Sentinel多源数据，包括Sentinel-1和Sentinel-2数据，以获取农田地 表土壤水分信息。Sentinel-1数据能够提供土壤水分的微波信息，而Sentinel-2数据 则能够提供土壤类型、植被覆盖等环境因子数据。基于这些数据，我们构建了土壤水 分反演模型。 3.土壤水分反演模型构建 在模型构建中，我们首先利用Sentinel-1数据提取土壤水分的微波信息，并通过与地 面观测数据进行对比，确定了适宜的土壤水分微波遥感指标。然后，利用Sentinel-2 数据提取了土壤类型和植被覆盖信息，并将其与土壤水分微波遥感指标进行联合分 析。最后，利用机器学习算法建立了土壤水分反演模型，并进行了训练和优化。 4.模型验证实验 为了验证反演模型的准确性和可行性，我们选择了几个典型的农田作为研究对象，收 集了实地土壤水分数据作为参考。然后，通过与实地数据进行对比，评估了模型的反 演精度和稳定性。实验结果表明，该模型在反演农田地表土壤水分方面具有较高的准 确性和可行性。