Improved soil moisture retrieval during crop growing season using passive microwave data at L-band
Notice bibliographique
Résumé
Soil moisture (SM) is a critical driver of crop growth and a key indicator of agriculture monitoring. Efficient and accurate SM monitoring is essential for advancing sustainable agricultural practices. The zero-order radiative transfer model (τ-ω), widely used for SM estimation from passive microwave satellites, simplifies the characterization of vegetation-covered surfaces by neglecting multiple scattering effects. However, its canopy transmissivity calculations within this framework remain limiting. To address this gap, this study proposes a ratio-based approach to quantify vegetation transmissivity, capitalizing on unique features of passive microwave radiative transfer over vegetated surfaces. The method is then integrated into the Single Channel Algorithm (SCA) and the L-band Microwave Emission of the Biosphere (L-MEB) model, respectively, to improve the accuracy of SM retrieval. To mitigate the weather-related constraints of optical data, the study is further to investigate the integration of the Radar Vegetation Index (RVI) into the enhanced models. Experimental results demonstrate that the ratio-based method effectively refines vegetation transmissivity estimations, thereby enhancing SM retrieval accuracy: For L-MEB model, R increased from 0.63 to 0.72 and RMSE decreased from 0.119 m 3 /m 3 to 0.061 m 3 /m 3 ; for SCA-H and SCA-V, R increased from 0.48 and 0.54 to 0.71 and 0.63, and RMSE decreased from 0.150 m 3 /m 3 and 0.102 m 3 /m 3 to 0.053 m 3 /m 3 and 0.067 m 3 /m 3 , respectively. This study presents a novel approach for SM retrieval. This work underscores the potential of the ratio-based method to improve SM assessments across diverse environmental and climatic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».