1. 武汉学院
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3. 中国地质大学(武汉)计算机学院
4. 国家地理信息系统工程技术研究中心
纸质出版:2025
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赵保睿, 任玥, 张敏, 等. 顾及土壤温度的星载GNSS-R土壤湿度反演[J]. 地理空间信息, 2025,23(5):94-97+101.
赵保睿, 任玥, 张敏, et al. 顾及土壤温度的星载GNSS-R土壤湿度反演[J]. 2025, 23(5): 94-97+101.
为提高土壤湿度的反演精度,基于全球导航定位系统反射(GNSS-R)信号数据,提出了一种随机森林支持下顾及温度的土壤湿度反演模型。结果表明,纳入温度的预测模型的平均绝对误差和均方误差分别为0.009 cm
3
/cm
3
和0.000 2 cm
3
/cm
3
,线性拟合度升至98.7%,预测的土壤湿度与真值差值的标准差约下降28.9%;纳入温度的模型可显著提高热带草原气候区域(内陆地区)的预测精度,但在湿润地区改善不明显,反演的土壤湿度空间分布与实际观测更吻合。研究结果证实了随机森林模型在土壤湿度反演领域的应用潜力以及纳入温度对提高预测模型精度的重要性。
郭斐,董桂芳,朱逸凡,张小红.一种土地类型标签精细化的GNSS-R土壤湿度反演方法[J].武汉大学学报(信息科学版),2024(01).
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