Soil moisture retrieval over croplands using novel dual-polarization SAR vegetation index
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic Aperture Radar (SAR) data, known for its high spatial resolution and all-weather observation capabilities, holds immense promise in soil moisture monitoring. The Water Cloud Model (WCM) is widely applied in soil moisture inversion using SAR data. However, the optical vegetation indices employed in traditional WCM cannot synchronize with SAR data, and the polarimetric scattering information contained in current SAR vegetation indices is incomplete, consequently compromising the accuracy of SAR-based soil moisture retrieval. Therefore, this study proposes a method for soil moisture retrieval over cropland using a novel dual-polarization SAR vegetation index. The method initially combines SAR data covariance elements with backscatter information to establish a polarization scattering contrast parameter ( m cp ). Then, based on m cp and incorporating the degree of polarization, a polarization scattering correlation contrast parameter ( R cp ) is defined. R cp integrates the distinctive features of scattering differences and polarization states. Building on R cp , a novel dual-polarization SAR vegetation index (DRVIs) is introduced. Ultimately, DRVIs are utilized in the WCM to achieve surface soil moisture retrieval in cropland. This research conducts experiments in four crop cover areas of the Carman test site in Canada, namely soybean, wheat, canola, and corn . Under VV and VH polarizations, the overall correlation coefficients between measured in-situ data and SSM estimates reach 0.89 and 0.84, respectively. Compared to SSM estimates based on NDVI and LAI products, SSM estimates based on DRVIs exhibit a notable improvement in accuracy, with enhancements of approximately 7.2 % and 12.7 %, respectively. This novel DRVIs is poised to expand the utilization of SAR data in monitoring vegetation growth and soil moisture retrieval.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».