1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Исследование Земли из Космоса
  4. № 5, 2023

Исследование Земли из Космоса, 2023, № 5, стр. 13-22

Оценка влажности почвы по радарным данным на основе множественной регрессии

Н. В. Родионова *

Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал
Фрязино, Московская обл., Россия

* E-mail: rnv1948123@yandex.ru

Поступила в редакцию 31.01.2023

Аннотация

Задача оценки влажности почвы дистанционными (спутниковыми) методами остается актуальной вплоть до настоящего времени. Для оценки влажности почвы в работе построены регрессионные модели на основе корреляции радарных данных с наземными измерениями влажности почвы. В качестве наземных выбраны измерения на двух станциях в Германии (Falkenberg и Gevenich), входящих в всемирную сеть данных по влажности почвы ISMN (International Soil Moisture Network). В качестве радарных используются данные спутника Sentinel-1. Построены множественные регрессии с коэффициентом детерминации до 0.91. Предлагается использовать в регрессиях не только радарные, но и метеоданные, что позволяет увеличить коэффициент детерминации и уменьшить стандартную ошибку регрессии. Для возможного распространения регрессий, полученных для одной территории, на другую территорию, в работе предложены два критерия: близость значений гидротермального коэффициента Селянинова (ГТК) и схожесть текстуры почвы. По этим условиям выбраны две станции в Рязанской области и Калмыкии, архивная информация которых по влажности почвы содержится в базе данных ISMN до 1998 г. Каждая из выбранных станций удовлетворяет только одному из выбранных критериев.

Ключевые слова: наземные и спутниковые измерения, объемная влажность почвы, коэффициент корреляции Спирмена, множественная регрессия, ГТК, почвенная текстура

Список литературы

  1. Родионова Н.В. Корреляция радарных данных Sentinel-1 с наземными измерениями температуры и влажности почвы // Исслед. Земли из космоса. 2018. № 4. С. 32–42. https://doi.org/10.31857/S020596140002354-0

  2. Селянинов Г.Т. О сельскохозяйственной оценке климата // Труды по сельскохозяйственной метеорологии. 1928. Вып. 20. С. 165–177.

  3. Селянинов Г.Т. Принципы агроклиматического районирования СССР // Вопросы агроклиматического районирования СССР. М.: МСХ СССР. 1958. С. 7–14.

  4. Шумова Н.А. Количественные показатели климата в приложении к оценке гидротермических условий в Республике Калмыкия // Аридные экосистемы. 2021. Т. 27. № 4(89). С. 13–24. https://doi.org/10.24412/1993-3916-2021-4-13-24

  5. Beale J., Snapir B., Waine T., Evans J., Corstanje R. The significance of soil properties to the estimation of soil moisture from C-band synthetic aperture radar // https://doi.org/. Preprint. Discussion started: 28 June 2019. Author(s) 2019. CC BY 4.0 License.https://doi.org/10.5194/hess-2019-294

  6. Blumberg D.G., Freilikher V., Lyalko I.V., Vulfson L.D., Kotlyar A.L., Shevchenko V.N., Ryabokonenko A.D. Soil moisture (water-content) assessment by an airborne scatterometer // Rem. Sens. Environm. 2000. V. 71. P. 309–319.

  7. Chen K., Wu T.-D., Tsang L., Li Q., Shi J., Fung A. Emission of rough surfaces calculated by the integral equation method with comparison to three-dimensional moment method simulations // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. 41. P. 90–101.

  8. Dubois P., van Zyl J., Engman T. Measuring soil moisture with imaging radars // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1995. 33. P. 915–926. http://ieeexplore.ieee.org/document/406677/https://doi.org/10.1109/36.406677

  9. Jackson T.J., Schmugge T.J. Passive microwave remote-sensing system for soil moisture. Some supporting research // IEEE Trans. GRS. 1989. V. 27. P. 225–235.

  10. Oh Y., Sarabandi K., Ulaby F. An empirical model and an inversion technique for radar scattering from bare soil surfaces // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1992. 30. P. 370–381. https://doi.org/10.1109/36.134086

  11. Srivastava H.S., Patel P., Navalgund R.R. How far SAR has fulfilled its expectation for soil moisture

  12. Retrieval // SPIE Digital Library. 2006. 6410. Nov. 13–17. Paper No. 64100. P. 1–12.

  13. Wu T.-D., Chen K., Shi J., Fung A. A transition model for the reflection coefficient in surface scattering // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2001. 39. P. 2040–2050.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Исследование Земли из Космоса

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал