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基于Sentinel-1与FY-3C数据反演植被覆盖地表土壤水分   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于新一代的Sentinel-1SAR数据与FY-3C的MWRI数据,研究植被覆盖地表土壤湿度反演方法。为消除植被对土壤湿度反演影响,首先利用FY-3C/MWRI的微波极化差异指数MPDI,建立植被含水量反演模型;然后,结合植被含水量反演模型和水—云模型,发展一种主被动微波联合反演植被覆盖地表土壤含水量模型;最后,在江淮地区开展反演试验,利用观测的土壤湿度数据进行反演结果的精度验证。结果表明:(1)对于植被覆盖地表土壤湿度反演,由FY3C/MWRI提取的MPDI对于去除植被影响效果较好;(2)相比于VH极化哨兵1号卫星数据,VV极化数据更适用于土壤含水量的反演,能够得到更高的土壤湿度反演精度;(3)哨兵1号卫星数据能够获得较高精度的土壤含水量反演结果,试验反演的土壤湿度值与实测值相关系数为0.561 2,均方根误差为0.044cm~3/cm~3。  相似文献   
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基于灰度共生矩阵法的IKONOS影像中竹林信息提取   总被引:21,自引:1,他引:21  
探索应用IKONOS高分辩率卫星图像提取竹林信息 :用经过几何校正和阴影校正后的近红外波段影像数据计算图像灰度共生矩阵和灰度联合矩阵 ,计算四个纹理量 ,利用 3× 3窗口的CON纹理量设置阈值分割提取出草地 ,再用改进了的纹理量MCON的值分割提取竹林的分类法 ,并且通过精度评估发现后者具有较高的精度 ,具有适应性  相似文献   
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