22、灌溉技术的创新与未来：传感器、遥感与机器学习的融合

灌溉技术的创新与未来：传感器、遥感与机器学习的融合

1. 土壤水分监测的多元方法

在土壤水分监测领域，多种技术和方法被广泛应用。不同的研究运用了不同的数据和算法来实现对土壤水分的准确估计。
- 基于多源数据的土壤水分估计 ：一些研究利用C波段后向散射数据、RADARSAT - 1和归一化植被指数（NDVI）等信息来估计土壤水分。还有研究将卫星图像和能量平衡产品用于向量回归，以进行土壤水分的估算。
- 机器学习算法的应用 ：Sentinel - 1后向散射数据与数字高程模型、土壤属性和土地覆盖图等辅助数据一起，被用作Cubist、随机森林和机器学习算法的输入。研究表明，Cubist算法在预测土壤水分方面表现优于随机森林和其他机器学习算法，其均方根误差（RMSE）更小。
- 综合数据的评估 ：Grillakis等人使用欧洲航天局（ESA）通过气候变化倡议（CCI）提供的数据，结合实地观测、物理土壤、气候和植被描述符，评估了2001年至2018年根区土壤水分。他们的结果与欧洲中期天气预报中心、ERA5 Land和农业早期预警系统网络土地数据同化系统对土壤水分数据集的重新分析结果吻合良好。
- 融合数据的模型优化 ：Peng等人将JULES - CHESS模拟的土壤水分数据与卫星土壤水分数据（主要来自SMAP L3E、SMAP L4、SMOS L4、Sentinel 1、ASCAT和Sentinel 1/SMAP）相结合。这些数据首先与COSMOS - UK网络的实地宇宙射线传感器观测到的土壤水分进行验证，然后输入到模型中。结果显示，基于