Combined Use of GF-3 and Landsat-8 Satellite Data for Soil Moisture Retrieval over Agricultural Areas Using Artificial Neural Network
المؤلفون المشاركون
Meng, Qingyan
Zhang, Linlin
Xie, Qiuxia
Yao, Shun
Chen, Xu
Zhang, Ying
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Soil moisture is the basic condition required for crop growth and development.
Gaofen-3 (GF-3) is the first C-band synthetic-aperture radar (SAR) satellite of China, offering broad land and ocean imaging applications, including soil moisture monitoring.
This study developed an approach to estimate soil moisture in agricultural areas from GF-3 data.
An inversion technique based on an artificial neural network (ANN) is introduced.
The neural network was trained and tested on a training sample dataset generated from the Advanced Integral Equation Model.
Incidence angle and HH or VV polarization data were used as input variables of the ANN, with soil moisture content (SMC) and surface roughness as the output variables.
The backscattering contribution from the vegetation was eliminated using the water cloud model (WCM).
The acquired soil backscattering coefficients of GF-3 and in situ measurement data were used to validate the SMC estimation algorithm, which achieved satisfactory results (R2 = 0.736; RMSE = 0.042).
These results highlight the contribution of the combined use of the GF-3 synthetic-aperture radar and Landsat-8 images based on an ANN method for improving SMC estimates and supporting hydrological studies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Meng, Qingyan& Zhang, Linlin& Xie, Qiuxia& Yao, Shun& Chen, Xu& Zhang, Ying. 2018. Combined Use of GF-3 and Landsat-8 Satellite Data for Soil Moisture Retrieval over Agricultural Areas Using Artificial Neural Network. Advances in Meteorology،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118989
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Meng, Qingyan…[et al.]. Combined Use of GF-3 and Landsat-8 Satellite Data for Soil Moisture Retrieval over Agricultural Areas Using Artificial Neural Network. Advances in Meteorology No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118989
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Meng, Qingyan& Zhang, Linlin& Xie, Qiuxia& Yao, Shun& Chen, Xu& Zhang, Ying. Combined Use of GF-3 and Landsat-8 Satellite Data for Soil Moisture Retrieval over Agricultural Areas Using Artificial Neural Network. Advances in Meteorology. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118989
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118989
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر