一种土地类型标签精细化的GNSS-R土壤湿度反演方法

作者：郭斐; 董桂芳; 朱逸凡; 张小红

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2023, 1-10.

DOI：10.13203/j.whugis20220803

• GNSS反射(GNSS-R)
• 土壤湿度
• IGBP土地覆盖类型
• 标签精细化
• BP神经网络

针对传统的星基GNSS-R(Global Navigation Satellite System -Reflectometry)土壤湿度反演中对土地覆盖类型信息利用不全面的问题，引入基于IGBP(International Geosphere Biosphere Programme)分类的土地覆盖类型数据，考虑不同土地类型间的相似性和差异性，根据语义关系设计了精细化的特征标签，并将其加入至BP(Back Propagation)神经网络中构建土壤湿度反演模型。结果表明，精细化土地覆盖类型标签法可以更大程度地利用土地覆盖信息，不依赖植被、地表粗糙度等辅助数据有效实现土壤湿度反演。利用该方法得到的土壤湿度与参考值的相关系数为0.85，均方根误差为0.060 cm3/cm3，相比于已有的IGBP编号标签法，反演精度提升了7.7%。

• 单位
  武汉大学