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一种基于多源光学遥感数据的土壤含水量估算方法

发布时间： 2023-12-08 浏览量：26

交易方式：面议
联系电话：15004522757
单位名称或姓名：杨曦光
产业领域：电子信息
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

一种基于多源光学遥感数据的土壤含水量估算方法，涉及农业环境检测技术领域，针对现有技术中利用探针或重量测量法测定不同深度层次的土壤湿度时，很难实现大区域土壤含水量监测的问题，本发明综合了高光谱数据的光谱特征和高空间分辨率图像的高空间分辨率特征，通过数据复合和拆分，构建高空间分辨率高光谱数据，再利用模型完成土壤水分的估算。本发明可以实现大区域土壤含水量的监测。本发明涉及农业环境检测技术领域，具体为一种基于多源光学遥感数据的土壤含水量估算方法。可应用于农业墒情中关键参数-土壤含水量的测定，及适用于涉及土壤含水量的无损检测领域。本发明的目的是：针对现有技术中利用探针或重量测量法测定不同深度层次的土壤湿度时，很难实现大区域土壤含水量监测的问题，提出一种基于多源光学遥感数据的土壤含水量估算方法。使用非负矩阵分解对高光谱图像进行混合像元分解，较其他方法相比，不会出现负值，因此，较其他方法错误率有明显降低。使用预处理的效果：预处理可以达到对预选端元优化的目的，预处理之后的预选单元可以为非负矩阵分解提供更好的初始值，提高分解预算速度，得到更好的混合像元分解结果。经测试，使用预处理的混合像元分解结果与未使用预处理混合像元分解结果对比发现，未使用预处理分解结果与参考结果之间的均方根误差RMSE为0.0749；使用空间处理的结果与参考结果之间均方根误差RMSE为0.0619；而使用光谱预处理结果与参考结果之间RMSE为0.0542。该技术已经申请授权发明专利，并获得国家专利局获批。研究方案经过实验数据论证，结果真实可靠。可应用于农业墒情中关键参数-土壤含水量的测定，及适用于涉及土壤含水量的无损检测领域。

管理团队与技术团队Management team and technical team

东北林业大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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