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J-GLOBAL ID:201702276131340705   整理番号:17A0078885

灌漑地域における土壌塩類集積マイクロ波レーダのインバージョン【JST・京大機械翻訳】

Soil salinity inversion in Hetao Irrigation district using microwave radar
著者 (4件):
資料名:
巻: 32  号: 16  ページ: 109-114  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2454A  ISSN: 1002-6819  CODEN: NGOXEO  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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現在、中国西北部の干ばつ、半乾燥地域における土壌の塩類集積状況は日々深刻化し、動態、迅速かつ正確に土壌の塩類集積を監視・評価することは非常に重要である。マイクロ波リモートセンシングの利点は,土壌塩分分布を検出するための潜在的方法である。大規模な地表土壌の塩類集積の空間分布を迅速に獲得することは緊急に解決すべき科学的難題である。本報では,Cバンドバンド-2SAR(SYNTHETIC APERTURE RADAR)データの試験と評価のための土壌塩類集積の性能を評価した。塩類集積によって影響される内モンゴルの潅がい地区における解放されたZha灌域を,試験後に,SARの後方散乱係数と土壌塩分の実測値に基づいて測定した。多重線形回帰(MLR),地理的重みづけ回帰(GEOGRAPHICALLY),およびBP人工神経回路網(BACK)を用いて,土壌塩分の定量的逆転モデルを確立した。8:140:1構造の3層BP ANNモデルを重点的に構築し、モデル検証により、MLR、GWRモデルはいずれも無力に関連し、その標準誤差SEはそれぞれ0.55、0.47 MG/Gであることが分かった。ANN(BP)モデルの内部および外部標準偏差(SE)は,それぞれ0.24,0.33MG/Gであり,前者の2つのモデルよりも優れており,そして,それらの反転の塩類集積面積は65.4%であり,地上検証の結果と基本的に一致した。土壌水分の影響を考慮し、複合レーダーの後方散乱係数が土壌塩分を反転する人工知能モデルを構築することは、複雑な誘電率モデルを必要とせず、ある程度、土壌塩類のモニタリングの必要性を満たすことができ、マイクロ波リモートセンシングの土壌塩類モニタリングにおける開拓応用を促進することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (5件):
分類 (3件):
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写真測量,空中写真  ,  農業土木  ,  土壌物理 
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