[發明專利]基于土地覆蓋類型數字化的土壤水分預測方法、裝置在審
| 申請號： | 202011473471.6 | 申請日： | 2020-12-15 |
| 公開（公告）號： | CN112288099A | 公開（公告）日： | 2021-01-29 |
| 發明（設計）人： | 賈燕;陳浩林;郭獻濤;張榮春 | 申請（專利權）人： | 南京郵電大學 |
| 主分類號： | G06N20/00 | 分類號： | G06N20/00;G01N33/24;G01N21/55;G01S19/14;G01S19/39 |
| 代理公司： | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 土地 覆蓋 類型 數字化 土壤 水分 預測 方法 裝置 | ||
本發明公開了一種基于土地覆蓋類型數字化的土壤水分預測方法、裝置，所述方法包括：將待測區域的IGBP土地覆蓋類型序號以及地表反射率，應用于土壤濕度回歸模型，獲得待測區域的土壤濕度預測值；所述土壤濕度回歸模型的訓練過程包括：獲取樣本區域的土地覆蓋類型，并確定相應的IGBP土地覆蓋類型序號；采用樣本區域的IGBP土地覆蓋類型序號、地表反射率和土壤濕度作為訓練集，對土壤濕度回歸模型進行訓練。采用上述方案，普適性和實用性較強且應用的輔助變量少，學習模型的復雜度低，訓練效率高且訓練過程簡易，同時預測結果的精度高。
技術領域
本發明涉及土壤水分預測領域，尤其涉及一種基于土地覆蓋類型數字化的土壤水分預測方法、裝置。
背景技術
土壤水分是氣候、水文、生態、農業等領域的重要指標，隨著對土壤水分反演精度需求的提高，以及待檢測區域數量的急劇增加，單純利用機器學習算法建模并預測土壤水分已經不能滿足實際應用的需求。
一方面，其所需要的輔助輸入變量變得越來越多且十分繁雜，大大增加了數據收集的難度和復雜度，其可用性差且精度較低。另一方面，機械性的增加輔助變量的數量已經不能使預測精度得到明顯的提升，且大大降低了土壤濕度反演的效率和實用性。
發明內容
發明目的：本發明旨在提供一種，按照IGBP提供的土地覆蓋類型將樣本區域的土地覆蓋類型進行數字化后納入機器學習算法，對土壤濕度進行預測。
技術方案：本發明中提供一種基于土地覆蓋類型數字化的土壤水分預測方法，包括：
將待測區域的IGBP土地覆蓋類型序號以及地表反射率，應用于土壤濕度回歸模型，獲得待測區域的土壤濕度預測值；所述土壤濕度回歸模型的訓練過程包括：
獲取樣本區域的土地覆蓋類型，并確定相應的IGBP土地覆蓋類型序號；
采用樣本區域的IGBP土地覆蓋類型序號、地表反射率和土壤濕度作為訓練集，對土壤濕度回歸模型進行訓練。
具體的，獲取樣本區域內覆蓋面積最大的土地的土地覆蓋類型，確定相應的IGBP土地覆蓋類型序號。
具體的，從CYGNSS數據中獲取樣本區域內的地表反射點的brcs峰值、地表反射點處GNSS信號入射角、地表反射點與GNSS衛星的距離、地表反射點與CYGNSS接收機的距離和CYGNSS衛星在地表反射點方向上的接收機增益；
采用以下公式計算地表反射點的地表反射率：
Γbrcs=σ(Rt+Rr)2/4π(RrRt)2，
其中，σ為brcs峰值，Rt為地表反射點與GNSS衛星的距離，Rr為地表反射點與CYGNSS接收機的距離，Γbrcs為地表反射點的地表反射率；
將地表反射點處GNSS信號入射角60°、接收機增益0 dB、地表反射率0.1且brcs峰值位于延遲多普勒圖延遲軸第5-11位之外的地表反射點數據刪除。
具體的，計算樣本區域內保留的地表反射率的平均值，作為樣本區域的地表反射率。
具體的，從SMAP數據中獲取樣本區域的土壤濕度，刪除其中retrieval_qual_flag4位二進制數中第三位置為1的數據，在更新之后再次獲取。
本發明還提供一種基于土地覆蓋類型數字化的土壤水分預測裝置，包括：應用單元、序號獲取單元、訓練數據采集單元和訓練單元，其中：
所述應用單元，用于將待測區域的IGBP土地覆蓋類型序號以及地表反射率，應用于土壤濕度回歸模型，獲得待測區域的土壤濕度預測值；
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