文献

J-GLOBAL ID：202002217873007836   整理番号：20A2585403

改良作物散乱モデルに基づく陝西楊凌区の小麦畑における土壌水分インバージョン研究1【JST・京大機械翻訳】

Soil Moisture Inversion Based on Modified Crop Scattering Model Over Wheat Fields in Yangling District, Shaanxi Province

著者 (6件)： Cai Qingkong (河南工程学院土木工程学院,鄭州 451191) ,  Li Erjun (河南工程学院人文社会科学学院,鄭州 451191) ,  Tao Liangliang (南京信息工程大学地理科学学院,南京 210044) ,  Pan Jiechen (河南工程学院土木工程学院,鄭州 451191) ,  Chen Chao (河南工程学院土木工程学院,鄭州 451191) ,  Wang Guo (河南工程学院土木工程学院,鄭州 451191)
資料名： Turang  (Turang)
巻： 52  号： 4  ページ： 846-852  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2360A  ISSN： 0253-9829  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)

抄録/ポイント： 小麦畑の土壌水分を逆変換し,秋播コムギなどの低矮性植生の散乱特性に従って,植生層の直接散乱部分と植生と地表の相互結合相互作用の情報を保持し,裸の土地表の直接散乱部分を追加した。経験的な重みに従って,2つの部分情報を分離して,冬コムギなどの低矮性植生に適した後方散乱モデルを作成し,RADARSAT-2レーダデータおよび陝西省楊凌圃場試験区の地上実測データと組み合わせて,改良モデルの経験パラメータを計算した。さらに,モデルを検証した。研究結果により、改良作物散乱モデルのシミュレーション精度が未改良作物散乱モデルに対して著しく向上し、R2はHHとVV分極下でいずれも80%以上に達した。改良作物散乱モデルアルゴリズムおよび土壌水インバージョンの有効性を検証するため,改良作物散乱モデルをTVDI光学指数モデルおよび単純化MICSモデルと比較した。改良作物散乱モデルのインバージョン精度はTVDIと簡単化MICSモデルより良好であり、R2は84.3%に達し、平方自乗平均誤差は0.028cm3/cm3で、簡略化したMICSモデルインバージョン結果はTVDIより良好であるが、精度が高くなく、R2は66である。平均二乗誤差は0.043cm3/cm3であった。改良作物散乱モデルは地表植生に対して敏感であり、有効に冬コムギのレーダー信号散乱への影響と裸土層散乱寄与を区別でき、植生被覆下の地表土壌水分のインバージョンの創造条件であり、大面積の地表土壌水反転に強力な技術サポートを提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *散乱 ,  シミュレーション ,  相互作用 ,  分極 ,  レーダ ,  簡素化 ,  *農作物 ,  土地 ,  後方散乱 ,  *土壌水 ,  実効値 ,  逆変換 ,  秋播コムギ ,  矮性
準シソーラス用語： RADARSAT , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 施肥法・肥効  (FB05030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 作物 ,  散乱 ,  モデル ,  土壌水分 ,  研究