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Enregistrement W4409883195 · doi:10.1109/tgrs.2025.3564927

Enhanced L-MEB Model for Soil Moisture Retrieval Over Soybean Fields During the Growing Season

2025· article· en· W4409883195 sur OpenAlexaff
Minfeng Xing, Jiali Shang, Xin Zhou, Jinfei Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensWestern UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWater contentEnvironmental scienceRemote sensingGrowing seasonMoistureSoil scienceMeteorologyAgronomyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean, a pivotal global source of oil and protein, exhibits heightened sensitivity to soil moisture conditions throughout its growth cycle. Accurate monitoring of soil moisture (SM) in soybean fields during the growing season is indispensable for optimizing yields and forecasting sustainable agricultural practices. Leveraging advancements in remote sensing technology, passive microwave soil moisture retrieval has emerged as a crucial tool for large-scale precision agriculture and enduring environmental monitoring. However, challenges in the L-band Microwave Emission of the Biosphere (L-MEB) model, particularly in the computation of vegetation transmissivity, may compromise the accuracy of soil moisture retrieval. In this study, we improved the Beer-Lambert law to more accurately quantify the attenuation effect of the vegetation layer on microwave signals, aiming to ameliorate the inherent limitations in the L-MEB model. The proposed soil moisture retrieval method, primarily validated in soybean fields, was also subjected to supplementary experiments in canola and wheat fields to further assess its effectiveness and generalizability. The proposed method integrates passive microwave and optical data, demonstrating a substantial improvement in accuracy. Experimental results reveal that our enhanced method significantly outperforms the L-MEB model in soybean fields: Pearson correlation coefficients of soil moisture, derived using vegetation water content and leaf area index, are 0.712 and 0.692 respectively. Furthermore, root mean square errors have decreased to 0.056m<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup>/m<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> and 0.050 m<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup>/m<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup>, a reduction of 39.78% and 19.35%, respectively. In canola and wheat fields, the method exhibited an approximate 10% enhancement in retrieval accuracy. This advancement not only furnishes novel technical support for water management in soybean cultivation but also contributes theoretical and technical insights to the domain of passive microwave soil moisture retrieval. Index Terms-L-MEB model, passive microwave, soil moisture retrieval, vegetation transmissivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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