内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院测绘工程系
- 作品数：4 被引量：31H指数：2
- 发文基金：内蒙古自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 干旱灌区含盐土壤水分SAR反演建模
- 利用SAR技术获取大范围地表土壤墒情已成为当前土壤水分反演的热点和趋势.本文以内蒙古河套灌区区域性土壤水分雷达SAR监测为案例,研究基于RADARSAT-2雷达SAR数据的土壤水分信息提取技术.分别利用多元线性回归(Mu...
- 刘全明成秋明王学李相君
- 关键词：土壤水分地理加权回归
- 测地型GPS接收机精度检定方法探讨
- 本文参照GPS接收机检定规程，利用某市GPS接收机检定场实测数据，经过基线处理、网平差等内业处理，将所测基线与标准检定场的基线进行对比求差，以此来检定GPS接收机的精度。此方法简单易懂、容易操作，具有一定的推广价值。
- 刘全明王耀强
- 关键词：GPS检定方法
- 西北寒旱灌区裸露地表粗糙度SAR反演建模方法研究被引量：3
- 2017年
- 快速获取大范围土壤地表粗糙度的空间分布是一个急需解决的科学难题。以快速获取内蒙古河套灌区解放闸灌域土壤地表粗糙度为目的,研究了RADARSAT-2雷达影像数据的地表粗糙度信息提取技术,通过剖面板法实测地表粗糙度数据。利用BP(Back Propagation)人工神经网络和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)人工神经网络模型2种方法建立了土壤地表粗糙度的定量反演模型,并对模型进行验证。结果表明,LMBP模型的反演效果优于BP模型,其决定系数R2分别为0.888 3、0.689 2。建立的雷达后向散射系数反演土壤地表粗糙度的人工智能模型,能够在一定程度上满足快速获取土壤地表粗糙度的需要,为微波遥感监测土壤墒情及土壤盐渍化提供重要基础参数。
- 王学刘全明马腾
- 关键词：地表粗糙度神经网络SAR
- 河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演被引量：29
- 2016年
- 目前中国西北干旱、半干旱地区的土壤盐渍化情况日益趋于严重,动态、快速而精确地监测与评价土壤盐渍化显得尤为重要。微波遥感所具有的优点使其成为探测土壤盐分分布的新兴而有潜力的方法。快速获取大范围地表土壤盐渍化的空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。该文目的是试验与评价C波段RADARSAT-2 SAR(synthetic aperture radar)数据反演土壤盐渍化的性能。以受盐渍化影响较严重的内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区,基于SAR后向散射系数和土壤盐分实测值,利用多元线性回归(multiple linear regress,MLR)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立土壤含盐量的定量反演模型,重点构建了8∶140∶1结构的3层BP ANN模型,经模型验证发现MLR、GWR模型均偏向于弱相关,其标准误差SE分别为0.55、0.47 mg/g,而ANN(BP)模型的内部、外部检验标准误差SE分别为0.24、0.33 mg/g,优于前2种模型,其反演的盐渍化面积占比65.4%,与地面验证结果基本一致。该文建立的考虑土壤水分影响、组合雷达后向散射系数反演土壤盐分的人工智能模型,无需复杂的介电常数模型,能够在一定程度上满足土壤盐渍化监测的需要,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。
- 刘全明成秋明王学李相君
- 关键词：土壤雷达土壤盐渍化反演
