21、土壤灌溉调度优化：传感器、遥感与机器学习的融合应用

土壤灌溉调度优化：传感器、遥感与机器学习的融合应用

1. 遥感技术在土壤水分监测中的应用

在土壤水分监测领域，遥感技术发挥着重要作用，主要分为主动遥感、被动遥感以及两者的结合。
- 主动遥感技术 ：合成孔径雷达（SAR）是主动遥感的典型代表，它能提供高分辨率图像，通常分辨率在数十米级别。其受天气条件影响较小，但由于重访频率低，对土壤地形和植被等因素更为敏感。利用主动遥感数据的方法有很多，如后向散射模型、统计分析技术和神经网络等。
- 被动遥感技术 ：被动遥感是描绘全球土壤水分分布的有效方法，即便存在植被，也能独立反演土壤水分含量。它还能提供土地特征的有价值信息，包括土壤表面温度和归一化植被指数（NDVI）。与主动遥感不同，被动遥感覆盖面积较大，但空间分辨率较低，通常跨度达数十公里。热红外遥感工作在3 - 14μm的电磁波长范围内，对预测各种土地属性很有帮助。被动遥感在土壤估算中的应用始于相关提议，随后其应用不断扩展，利用土地参数、植被指数和地表辐射温度测量之间的相互作用。估算土壤水分的被动遥感方法包括亮度模型、通用三角关系法、统计分析技术和神经网络的应用等。
- 主动与被动遥感技术的结合 ：将主动和被动遥感技术相结合，为土壤水分估算提供了一种互补的方法。被动传感器擅长提供地表属性信息，并能在一定程度上穿透植被；主动传感器则能提供特定深度的土壤水分信息，但可能受地表条件影响。通过结合这两种技术，研究人员可以充分发挥它们的优势，提高土壤水分地图的准确性和空间分辨率。一些具备多传感器能力的航天器，如ALOS - PALSAR和土壤水分主动被动（SMAP），促进了这两种遥感技术在单一系