基于ELM模型的极化SAR土壤水分降尺度研究

摘要

为实现土壤水分实时和广域监测,解决被动微波遥感得到的土壤水分数据分辨率低的问题,利用极限学习机(ELM)模型建立极化SAR数据与土壤水分的反演模型,再选择最合适的映射函数实现SMAP土壤水分数据的降尺度研究。结果表明,以三角函数为ELM模型的映射函数进行土壤水分降尺度研究的误差最小,并可取得高分辨率土壤水分数据。将该研究应用于正蓝旗区域发现,各月份土壤水分空间分布变化较大,4月、6月北部草原降水量较高,而8月、10月南部草原降水量较高。