土壤水分在地表动植物生存、大气—地表间的能量和物质循环中承担着重要的角色，对水循环、气候变化、农业监测、生态环境、地质灾害等应用指标的大面积监测具有重要意义。但由于土壤类型、土壤结构条件、地形特征、植被环境以及人类活动等因素的影响，土壤含水量的分布存在空间异质性特点，对较大区域（例如流域尺度）的土壤水分分布进行监测仍然十分困难。本文以闪电河流域为例，利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）反射率数据反演得到植被指数，并以相关植被指数VIs（Vegetation Indices）、地表温度LST（Land Surface Temperature）数据为输入参数，实测土壤水分数据为期望输出参数，发展了一种基于极端随机树的土壤水分反演方法。考虑到地表温度的不易测量性以及对区域土壤湿度监测的需求，本文使用短波红外转换反射率STR（Shortwave Infrared Transformed Reflectance）代替LST建立极端随机树模型，反演了覆盖闪电河流域的2° × 2°区域的土壤湿度图。实验结果表明：（1）输入参数使用LST时，基于极端随机树的土壤湿度反演模型表现较好，其均方根误差为0.054 m3m-3，相关系数为0.69，预测精度优于其他模型（支持向量机、随机森林）；（2）输入参数使用STR时，预测结果的均方根误差为0.060 m3m-3，相关系数为0.66，使用STR代替LST进行大面积土壤湿度预测具有可行性，土壤水分的空间分布与实际情况基本一致，能够满足一般的应用需求。
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基于极端随机树的闪电河流域土壤水分反演
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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