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利用遥感指数反演土壤水分已成为监测干旱的重要手段之一,而单一的遥感干旱指数对于反演土壤水分存在一定局限,本研究从7种不同MODIS遥感干旱监测指数中选取适宜的5种并结合径向基函数神经网络(RBFNN)协同反演江苏省2018年冬小麦需水关键期的土壤相对湿度。结果表明:与单一的遥感干旱指数相比,协同RBFNN的遥感干旱指数反演的模型效果更好,与10 cm和20 cm深度的实测土壤相对湿度的相关系数分别达到0.5161和0.4307,能综合多种通道的遥感信息反映当地土壤水分的变化;同时研究利用RBFNN对2017年5月江苏冬小麦10 cm深度土壤相对湿度进行反演,得到的土壤相对湿度分布图与实测土壤墒情结果较为接近,说明利用RBFNN反演模型有效。研究结果提高了土壤湿度的反演精度,为当地农业干旱的实时监测提供了新思路。 相似文献
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