申请/专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;河北地质大学

申请日：2021-08-24

公开（公告）日：2024-01-05

公开（公告）号：CN113642504B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/82;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.05#授权;2021.11.30#实质审查的生效;2021.11.12#公开

摘要：本发明公开了一种逐日公里级空间全覆盖的土壤水分估算方法，包括以下步骤：采集目标区域的MODIS数据，获取MODIS数据的NDVI数据和LST数据；基于NDVI数据和LST数据，通过采集CCI数据的CCI土壤水分有效像元，获取目标区域的第一土壤水分数据，并构建土壤水分训练模型；采集CCI数据的土壤水分无效像元数据，并将CCI土壤水分无效像元作为土壤水分训练模型的输入数据，获取目标区域的第二土壤水分数据；基于第一土壤水分数据和第二土壤水分数据，获取逐日公里级空间全覆盖的土壤水分数据；本发明通过开展逐日公里级空间全覆盖的土壤水分获取方法研究，为区域地球系统科学研究提供了实用的土壤水分数据。

主权项：1.一种逐日公里级空间全覆盖的土壤水分估算方法，其特征在于，包括以下步骤：采集目标区域的MODIS数据，获取所述MODIS数据的NDVI数据和LST数据；基于所述NDVI数据和所述LST数据，通过采集CCI数据的CCI土壤水分有效像元，获取所述目标区域的第一土壤水分数据，并构建土壤水分训练模型；采集所述CCI数据的土壤水分无效像元数据，并将CCI土壤水分无效像元作为所述土壤水分训练模型的输入数据，获取所述目标区域的第二土壤水分数据；基于所述第一土壤水分数据和所述第二土壤水分数据，获取逐日公里级空间全覆盖的土壤水分数据；在获取所述第一土壤水分数据的过程中，获取所述第一土壤水分数据的步骤包括:根据所述NDVI数据，获取基于空间分辨率的植被覆盖度；基于所述植被覆盖度和所述LST数据的空间分布，根据目视解译的方法，获取所述目标区域的裸土温度数据，并计算土壤蒸发效率；基于所述CCI数据以及所述CCI数据对应的所述土壤蒸发效率，获取土壤蒸发效率与土壤水分转换参数并计算降尺度参数；基于所述降尺度参数、所述土壤蒸发效率、所述CCI土壤水分有效像元，获取所述第一土壤水分数据；在构建土壤水分训练模型的过程中，包括以下步骤：根据所述NDVI数据、所述LST数据、高程DEM、地表反照率、经度、纬度、时间，构建所述土壤水分训练模型的输入变量X，其中，X＝[x1，x2，...，x7]T；基于所述土壤水分训练模型的学习样本数，构建所述土壤水分训练模型的模式层的神经元传递函数，所述神经元传递函数为： 其中，pi为神经元传递函数，σ2为扩散因子，取值为0.05；通过对所述土壤水分训练模型的所有模式层的神经元，分别进行神经元输出的算数求和以及神经元加权求和，并基于所述神经元传递函数，获取所述土壤水分训练模型的输出变量，其中，所述算数求和为：所述神经元加权求和为：y1i表示连接权值，其中，连接权值y1i用于表示第i个输出样本的第1个元素；所述输出变量为：所述模式层与第i个神经元的连接权值为1。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;河北地质大学 一种逐日公里级空间全覆盖的土壤水分估算方法

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