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Retrieval and Multi-scale Validation of Soil Moisture from Multi-temporal SAR Data in a Semi-Arid Tropical Region

机译：半干旱热带地区多时相SAR数据的土壤水分反演和多尺度验证

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The current study presents an algorithm to retrieve surface Soil Moisture (SM) from multi-temporal Synthetic Aperture Radar (SAR) data. The developed algorithm is based on the Cumulative Density Function (CDF) transformation of multi-temporal RADARSAT-2 backscatter coefficient (BC) to obtain relative SM values, and then converts relative SM values into absolute SM values using soil information. The algorithm is tested in a semi-arid tropical region in South India using 30 satellite images of RADARSAT-2, SMOS L2 SM products, and 1262 SM field measurements in 50 plots spanning over 4 years. The validation with the field data showed the ability of the developed algorithm to retrieve SM with RMSE ranging from 0.02 to 0.06 m3/m3 for the majority of plots. Comparison with the SMOS SM showed a good temporal behaviour with RMSE of approximately 0.05 m3/m3 and a correlation coefficient of approximately 0.9. The developed model is compared and found to be better than the change detection and delta index model. The approach does not require calibration of any parameter to obtain relative SM and hence can easily be extended to any region having time series of SAR data available.
机译：当前的研究提出了一种从多时间合成孔径雷达（SAR）数据中检索表层土壤水分（SM）的算法。该算法基于多时相RADARSAT-2背向散射系数（BC）的累积密度函数（CDF）变换获得相对SM值，然后使用土壤信息将相对SM值转换为绝对SM值。该算法在印度南部的半干旱热带地区使用RADARSAT-2，SMOS L2 SM产品的30张卫星图像以及在4年中的50个地块中进行的1262 SM现场测量进行了测试。现场数据的验证表明，对于大多数图而言，所开发的算法能够以0.02至0.06 m 3 / m 3 的RMSE检索SM。与SMOS SM的比较显示出良好的时间行为，RMSE约为0.05 m 3 / m 3 ，相关系数约为0.9。比较开发的模型，发现它比变化检测和增量指数模型更好。该方法不需要校准任何参数即可获得相对SM，因此可以轻松地扩展到具有SAR数据时间序列可用的任何区域。

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