近日宁波橡塑胶，安徽师范大学汪左教授联科学院空天信息创新研究院、河海大学、科学院青藏原研究所等多单位，构建了物理散射模型引的土壤水分度迁移学习反演框架，破解植被覆盖地表空间分辨率土壤水分反演关键难题。相关成果刊发于遥感域顶期刊《环境遥感》。

土壤水分是维系陆地水循环、农业生产与生态稳定的核心要素。成孔径雷达可实现全天时、全天候、分辨率地表观测，是大范围土壤水分监测的重要手段。利用模型从遥感图像中测出地表参数的过程被称为反演。但如何融散射模型物理知识与度学习非线建模能力，摆脱实地观测参数限制，实现物理约束的精度土壤水分遥感反演，成为学界亟待破解的关键难题。

针对这难题，研究团队提出了种物理散射模型引的土壤水分度迁移学习框架，创新设计整体、立、交叉三类特征迁移案，搭配编码器、DNN多层网络冻结/解冻共四种微调策略，组形成12套优化案，pvc管道管件胶搭建有知识迁移通道，将学习自裸土散射模型的物理先验知识迁移至植被覆盖地表的卫星观测数据，并弥理想模拟数据与真实地表卫星观测数据之间的偏差。这套新框架需实地测量地表粗糙度、植被参数，就能实现植被覆盖地表精度土壤水分反演。

业内评价认为，该研究为解决土壤水分遥感反演域传统物理模型应用受限和度学习法物理约束不足的问题提供了新的技术路径，可为农业水分管理、干旱监测、水文过程模拟和生态环境评估提供重要技术支撑。（记者陈婉婉）相关词条:设备保温     塑料挤出机厂家     预应力钢绞线    玻璃丝棉    万能胶厂家

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