土壌水分検索のためのモデルベース4および6成分分解【JST・京大機械翻訳】

Shankar Hari; Shankar Hari; Singh Dharmendra; Chauhan Prakash

文献

J-GLOBAL ID：202202278367006986 整理番号：22A1155757

土壌水分検索のためのモデルベース4および6成分分解【JST・京大機械翻訳】

Model Based Four and Six Component Decompositions for Soil Moisture Retrieval

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資料名：
巻： 50 号： 3 ページ： 435-450 発行年： 2022年
JST資料番号： W4605A ISSN： 0255-660X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

裸地と植生被覆土壌の土壌水分とその時空間変動は,環境,水文学,および農業の分野における様々な応用にとって非常に重要である。本研究では,より長い波長(Lバンド,[数式:原文を参照]=23cm)合成開口レーダ(SAR)センサ(PALSAR-2)の完全偏光能力をモデルベースの偏光散乱電力分解技術と組み合わせて,土壌水分検索のための異なる個々の散乱寄与を分離した。コヒーレンス行列の回転による(SinghとYamaguchi,2018)とYamaguchi4成分分解(Y4CD)(Yamaguchiら,2011)アルゴリズムによって開発されたモデルベース6成分散乱電力分解(M6CSD)を,異なる散乱電力の分離と表面および二面散乱機構比の計算のために農地に実装した。拡張Bragg(X-Bragg)と拡張Fresnel(X-Fresnel)モデルを用いて,地盤散乱成分を土壌誘電率(SDC)に反転させた。体積土壌水分は,広く用いられている変換モデル(Topp et al.,1980)を用いてモデル化した。検索した結果は,裸地と植生被覆の多様な圃場での土壌水分(体積%)逆転に関して楽観的な傾向を示す。農地上のSAR検索土壌水分(vol.%)含有量を,時間領域反射率測定(TDR)プローブによって集めた野外調査データで検証した。両モデルの性能と比較を,平均絶対誤差(MAE),二乗平均平方根誤差(RMSE),ピアソン相関係数(r)およびNash-Sutcliffeモデル効率係数(NSE)(Wangら,2016)に関して評価した。Y4CDモデルの結果は,9.00volのMAEをもたらした。%,RMSE10.72vol.一方,M6CSDモデルのものが5.24volである一方,0.71のrと0.95のNSEであった。%,6.27vol.%,0.91,および0.98であった。これらの値は,M6CSDモデルが,完全偏波SARデータを用いた体積土壌水分の反転に対してY4CDモデルよりも良好に機能することを示した。M6CSDモデルは,大きな農地で土壌水分検索の逆転率の30.93%を達成し,一方,Y4CDのそれは24.34%であった。Copyright Indian Society of Remote Sensing 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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リモートセンシング一般 , レーダ , 写真測量,空中写真

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