抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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土壌水分(SM)は気候システムにおける重要変数であり,地球表面プロセスにおける重要パラメータである。本研究は,Sentinel-1B C-バンド合成開口レーダ(SAR)とLandsat 8データを用いた表面SM分布を推定するための方法を開発するため,市民観測所(CO)データをテストすることを目的とした。1月2019日と6月2019日の間に得られた。西部ハンガリーのTardの農業地域を研究地域として選択した。最高10cmのin situ土壌水分測定を,SARデータ収集と同時に36の試験場で実施した。環境共変量の影響とSMに及ぼす後方散乱係数を解析して,SM推定手順を実行した。3つのアプローチを開発し,多重回帰分析,回帰クリギング,およびデジタル標高モデル(DEM)およびSentinel-1B C-バンドおよびLandsat 8画像によるクリギングを用いて,連続4か月期間を比較した。COデータは,専門家の知識によって景観にわたって評価し,主要なSM分布プロセスを代表することが分かったが,このスケールで説明するのが難しいいくつかの異なる短距離変動性も示した。統計的メトリックスを用いて提案モデルを評価した:決定係数(R2)と二乗平均平方根誤差(RMSE)。多重線形回帰は,データ不足環境においてさえ,景観上のより現実的な空間パターンを提供する。回帰クリギングは結果を精密化する可能性のあるツールであり,一方通常のクリギングは有効でないことが分かった。得られた結果は,Sentinel-1B SAR,Landsat 8,および地形データで補完されたCOデータが,土壌含水量を推定し,地図化する可能性を有することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】