基于超宽带雷达和多光谱数据融合的土壤含水率检测

摘要

土壤含水率监测是精准农业的重要组成部分,对于农情监测和农业生产起着关键性作用.超宽带雷达由于其体积小、质量轻、穿透力强和功耗低等特性已被广泛应用于土壤含水率监测研究.而现有超宽带雷达反演土壤含水率多为理想裸土情况,实际应用中地表植被覆盖会对结果造成较大影响,针对此问题,融合超宽带雷达和多光谱数据,利用支持向量机(SVM)模型对农田尺度不同植被覆盖下的土壤含水率进行分级预测,以减小植被对预测精度的影响.研究结果表明,在超宽带雷达回波数据提取出的不同时域特征组合中,选用峰值因子、峭度、均方根、峰-峰值、最大幅值、方差、偏斜度、平均值和最小幅值9个时域特征作为SVM模型输入特征预测结果最好,总体精度为95.59％,Kappa系数为0.9492.加入植被指数NDVI后,不同时域特征组合作为特征输入的模型精度均有显著提高,其中将9个时域特征与NDVI共同作为SVM输入预测效果最佳,总体精度为98.09％,Kappa系数为0.9780,与不考虑植被影响的预测结果比较,总体精度提高了2.50个百分点,Kappa系数提高了0.0288.