1、“.....的反演精度。经与实测结果对比，改进方法可以较好地反演高茎秆作物的土壤墒情。该改进模型中没有考虑到地表粗糙度的变化，本研究区地势平坦，得出的结果较为满意，若研究区的地势情况复杂，模型的适用性有待确定。本研究的植被类型为查阅当地气象资料和实地调查，在卫星过境前后无降水，但灌区内在卫星过境前已经实施了人工灌溉。由于人工灌溉的不均衡型，研究区个别地块在同时期的土壤墒情在空间上存在差异。总体来说，采用本文研究方法反演得到的土壤墒情结果与实际情况基本符合。图研究区土壤墒情空间分布图结论本文利用与多源遥感数据为数据源，对研究区高秆多源遥感数据基础上反演土壤墒情方法研究土壤学论文数是评价反演值与实际值之间的相关程度，表示误差均值，定量表示反演值与实际值之间的正负偏向。，反演的结果均方根误差为，误差均值为......”。

2、“.....拟合系数提高了，均方根误差减小了，误差均值大于，说明反演结果相对于实测值偏大。为了进步检验改进方法的适用性和可靠性，对反演值与实测值进行相关性分析，结果如图所示，与改进前相比，误差均系数示意图稀疏自编码器稀疏自编码器，是种无监督的学习算法，它可以从未标记的数据中自动学习特征，并提供比原始数据更好的特征描述。同时，利用贪婪学习机制对网络的权值进行逐层调整，利用像元级的无监督学习特征，避免了传统神经网络中的人工特征分析和选择问题。多源遥感数据基础上反演土壤墒情方法研究土壤，常采用梯度下降法优化损失函数，但是，这个算法有个缺点，容易陷入局部极小值，更致命的是来自鞍点，即个维度向上倾斜且另维度向下倾斜的点。这些鞍点通常被相同误差值的平面所包围，这使得梯度下降算法很难脱离出来......”。

3、“.....本研究采用拟牛顿法优化损失函数。如图，在研究区内，设定空间像元图左绿色表示以及与邻域的个像元中图左研究区属于沁河冲积平原，土壤类型以黄土中重粉质壤土质为主，盛产玉米小麦棉花等经济作物，其中玉米在月初播种，月中旬结穗，月初结穗，月中旬成熟。图研究区位臵图遥感数据及预处理数据及预处理卫星是波段合成孔径雷达，是欧洲航天局哥白尼计划系列卫星之，由和两颗卫星组减因子为植被含水量，的值取决于不同作物类型及入射电磁波的频率为雷达入射角。本研究在前人研究的基础上，选取拔节期的玉米，综合光学和微波遥感的各自优势，以微波模型为主，光学模型协同，对水云模型进行了改进，采用网络算法建立后向散射与土壤含水量之间的关系，从而反演灌区内玉米覆盖下的地表土壤墒情......”。

4、“.....总面积约图。该地区气候特点为温带大陆性季风气候，春季多风温暖，夏季多雨炎热，秋季潮湿凉爽，冬季寒冷干旱，年降雨量约，雨量集中在夏秋之季。多源遥感数据基础上反演土壤墒情方法研究土壤学论文。本研究从地理空间数数据及预处理数据及预处理卫星是波段合成孔径雷达，是欧洲航天局哥白尼计划系列卫星之，由和两颗卫星组成。单个卫星每映射全球次，双星座重访周期缩短至。卫星拥有条带模式分辨率为干涉宽幅模式分辨率为超幅宽模式分辨率为和波模式分辨率为供比原始数据更好的特征描述。同时，利用贪婪学习机制对网络的权值进行逐层调整，利用像元级的无监督学习特征，避免了传统神经网络中的人工特征分析和选择问题。式中，为是整体样本代价函数为控制稀疏性惩罚因子的权重其他参数同之前定义。对于稀疏自编码神经网络，常采用梯度下降法优化损失函数，但是......”。

5、“.....容易陷入局部极小值，更致命多源遥感数据基础上反演土壤墒情方法研究土壤学论文供决策信息。研究区域与数据源研究区域研究区位于河南西北部焦作市广利灌区东经，北纬，总面积约图。该地区气候特点为温带大陆性季风气候，春季多风温暖，夏季多雨炎热，秋季潮湿凉爽，冬季寒冷干旱，年降雨量约，雨量集中在夏秋之季。多源遥感数据基础上反演土壤墒情方法研究土壤学论文的影像光谱特征变化较为明显。图研究区的图像预处理前后的对比研究方法改进的水云模型和在年提出的水云模型将植被视为层浮于土壤表面上的形状和大小相同的均匀分布的散射体......”。

6、“.....在研究区内，设定空间像元图左绿色表示以及与邻域的个像元中图左黄色表示土壤的后向散射值保持不变。根据方程方程，由于每个像元的植被覆盖度不同，像元内玉米叶和茎的雷达后向散射截面不同，植被消光据云下载与雷达数据基本同步的数据产品年月日。产品采用影像进行几何校正数据融合辐射定标大气校正。为与数据取得致的分辨率，对融合后的数据进行重采样至分辨率最后结合多时相的遥感图作农田的掩膜，过滤非玉米种植区像元。图是图像预处理前后的对比。经过预处种成像模式实现对地观测，具有全天时全天候大范围多模式短重返周期等特点。本研究在前人研究的基础上，选取拔节期的玉米，综合光学和微波遥感的各自优势，以微波模型为主，光学模型协同，对水云模型进行了改进，采用网络算法建立后向散射与土壤含水量之间的关系，从而反演灌区内玉米覆盖下的地表土壤墒情......”。

7、“.....研究区域是来自鞍点，即个维度向上倾斜且另维度向下倾斜的点。这些鞍点通常被相同误差值的平面所包围，这使得梯度下降算法很难脱离出来，因为梯度在所有维度上接近于零，本研究采用拟牛顿法优化损失函数。研究区属于沁河冲积平原，土壤类型以黄土中重粉质壤土质为主，盛产玉米小麦棉花等经济作物，其中玉米在月初播种，月中旬结穗，月初结穗，月中旬成熟。图研究区位臵图遥数以及玉米高度不同，这个像元均可得出各自像元内雷达总后向散射最优解赋予像元，得到像元的土壤后向散射系数。以此类推，研究区所有像元的土壤后向散射系数均可以得出。图像元求解土壤后向散射系数示意图稀疏自编码器稀疏自编码器，是种无监督的学习算法，它可以从未标记的数据中自动学习特征，并提多源遥感数据基础上反演土壤墒情方法研究土壤学论文，刘伟，施建成......”。

8、“.....程红芳，章文波，陈锋植被覆盖度遥感估算方法研究进展国土资源遥感，黄海，林穗华几种修正拟牛顿法的比较广西民族师范学院学报，李艳，张成才，恒卫冬，罗蔚然，郜文江基于多源遥感数据反演土壤墒情方法研究节水灌溉，基金河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室拔节期间的夏玉米，后续的研究中将进步探讨模型在其他农田地表类型的适用性。参考文献杨贵军，岳继博，李长春，等基于改进水云模型和数据的农田土壤含水量估算农业工程学报，孔金玲，李菁菁，甄珮珮，等微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究地球信息科学学报，余凡，赵英时和数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的新方法中物玉米覆盖下的土壤墒情进行反演。在土壤墒情反演过程中，对传统的水云模型进行了改进......”。

9、“.....结合模型得到植被体散射，利用不同像元间植被覆盖度的差异，通过最小乘法最优解提取土壤后向散射系数，最后经过这种深度学习的方法反演出研究区处于拔节期间夏玉米覆盖下的土壤墒情，并通过实测数据进行验散点更靠近∶线，从表和图的结果分析来看，采用改进的水云模型分解得到地表后向散射，结合神经网络反演得到的土壤墒情能够较为准确地反映研究区土壤墒情状况。图水云模型改进前后反演土壤墒情与实测土壤墒情对比利用改进的水云模型对研究区拔节期间夏玉米覆盖下的土壤墒情进行反演，得到研究区土壤墒情空间分布图如图所示。研究区大部分的土壤墒情范围在，论文。需要指出的是，本文仅对极化条件下土壤后向散射系数的变化进行分析，这是由于在极化条件下得到的土壤后向散射系数的效应较差。土壤墒情反演分析分别采用改进前后的水云模型生成训练数据......”。