1. 基于Ｓｅｎｔｉｎｅｌ-２Ａ 影像的ＯＰＴＲＡＭ 模型及其改进模型的土壤水分估算研究
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朱燕香, 潘剑君, 白浩然, and 康翔
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NORMALIZED difference vegetation index , *SOIL moisture , *STATISTICAL correlation - Abstract
[Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ]Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｗａｓ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ＯＰＴＩＣＡＬ ＴＲＡｐｅｚｏｉｄ Ｍｏｄｅｌ( ＯＰＴＲＡＭ) ｆｏｒ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｌｕｈｅ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ Ｓｅｎｔｉｎｅｌ-２ ｉｍａｇｅ ｄａｔａ, ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ａｃｃｕｒａｃｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＯＰＴＲＡＭ. [ Ｍｅｔｈｏｄｓ] Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ( ＮＤＶＩ) ｉｎ ｔｈｅ ＯＰＴＲＡＭ ｗａｓ ｒｅｐｌａｃｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒａｇｅ, ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ＮＤＶＩ-ＤＦＩ ｍｏｄｅｌ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍｉｘｅｄ-ｐｉｘｅｌ ｏｆ Ｓｅｎｔｉｎｅｌ-２Ａ ｉｍａｇｅ. [Ｒｅｓｕｌｔｓ]Ｔｈｅ ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ＯＰＴＲＡＭ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ(Ｒ２ ＝０.３８)ｗａｓ ｓｉｍｉｌａｒ ｔｏ ｔｈｅ ｆｉｔｔｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ＴＶＤＩ ｍｅｔｈｏｄ(Ｒ２ ＝０.３９), ａｎｄ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗａｓ ｔｒａｐｅｚｏｉｄａｌ; ｔｈｅ ＮＤＶＩ-ＤＦＩ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｓｅｐａｒａｂｌｅ ｉｎ Ｎａｎｊｉｎｇ; ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ＳＴＲ-Ｆｐｖ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＯＰＴＲＡＭ ｍｏｄｅｌ ｃｏｎｆｏｒｍｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｍｏｄｅｌ. Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ １０ ｃｍ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｔｏ ０.５５. [Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ]Ｔｈｅ ＯＰＴＲＡＭ ｈａｄ ａ ｇｒｅａｔ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｏｆ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｉｎ Ｌｕｈｅ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ. Ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＯＰＴＲＡＭ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＮＤＶＩ-ＤＦＩ ｍｏｄｅｌ ｃｏｕｌｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ａｃｃｕｒａｃｙ, ｗｈｉｃｈ ａｌｓｏ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｏｔｈｅｒ ｒｅｌａｔｅｄ ｍｏｄｅｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2020
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