Soil moisture estimation using Simulated NISAR Dual Polarimetric GRD Product over croplands
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic Aperture Radar (SAR) has immense potential in estimating soil moisture with high-resolution imaging capability and cloud independent acquisition ability. Nevertheless, estimation of soil moisture under vegetation cover is a challenging task. Notably, existing literature used ancillary data sources, such as optical data, to segregate the vegetation contribution in the backscatter. In this study, we propose a new Ground Range Detected (GRD) radar vegetation index for dual-pol data, DpRVI <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</inf> that overcomes the typical shortcomings (such as cloud cover, asynchronous observations and saturation effect for denser canopies) associated with different optical data derived indices. This proposed descriptor jointly utilizes the copol purity of the wave and normalized co-pol intensity parameter. We then use this index in the Water Cloud Model to estimate soil moisture over croplands. Furthermore, the performance of DpRVI <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</inf> is compared with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) by utilizing the simulated NISAR L-band dual-pol data (VV-VH, HH-HV) over a Canadian test site. The proposed method has proven to be a potential alternative to synergetic approaches with Root Mean Square Error (RMSE) ranging from 5.6% to 6.0% with DpRVI <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</inf> as a vegetation descriptor. Thus, the proposed vegetation descriptor provides new insights to quantify the vegetation using dual-pol GRD SAR data. Further, the adapted soil moisture technique has opened up a new avenue for soil moisture estimation using dual-pol GRD SAR data in the presence of vegetation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».