博士生肖尧一作在Remote Sensing of Environment发表研究成果

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樊磊教授团队近日在国际遥感领域 TOP 期刊 Remote Sensing of Environment （ IF=13.5 ）上发表优化温度效应的全球土壤水分与 VOD 微波反演算法改进的最新成果。 在环境监测和农业管理中，土壤水分（ SM ）和植被光学厚度（ L-VOD ）是重要的参数。通过 τ-ω 模型反演的 SM 和 L-VOD 产品的精度高度依赖于基于模型温度的有效温度输入。研究针对当前低频被动微波反演 SM 与 VOD 时，未充分考虑温度效应，导致反演精度低的问题，提出基于优化温度效应的微波反演算法，精度显著优于同类算法，其中在全球 18% 的地区提升了土壤水分和植被光学厚度反演精度。研究表明使用 GLDAS 温度产品输入的 SM 反演结果具有最佳性能，尤其是在森林区域（图 1 ）。对不同温度输入对反演结果影响显示，利用浅层土壤温度获得的土壤有效温度比深层土壤温度反演的 SM 结果更准确。 ………………………………