在土壤水力参数反演领域，尽管已经取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战。为了进一步提升计算效率和反演精度，未来研究可以从以下几个方面展开：1 深入探索机器学习方法 * 将机器学习算法与土壤水力参数反演任务紧密结合，利用其强大的特征提取和隐含信息发掘能力，探索更高效的数据同化方法。2 完善模型结构误差处理 * 进一步...
例2：单层土壤稳态流模型 例3：多层土壤瞬态流根系吸水模型 例4：参数反演 单步出流实验 例5：参数反...
第一部分：水体（邬国锋、刘会增）简介 分类：1类水体、2类水体 参数：悬浮物、叶绿素、CDOM、透明度等数据源：野外实测数据、机载和星载遥感影像 大气校正：传统陆地模型（不适合水体）、专门针对水体的模型（多种）反演模型：统计模型、半分析模型、分析模型、机器学习模型等 研究结果-鄱阳湖-透明度 Image MODIS La...
的最优参数.结果表明两种方法都可较好地反演土壤水分运动参数,且在鲸鱼优化算法下固定参数θr,θs反演得到的参数误差较小.(2)基于鲸鱼优化算法与灰狼优化算法,利用有限差分法构建土壤水分运动方程的数值模拟模型,并将群智能优化算法随机生成的土壤水动力参数代入数值模型,模拟得到累积入渗量I,入渗率i和土壤含水量θ...
土壤散射及其参数反演的研究
根据土壤积水入渗的累积入渗量和最终含水率对土壤水力特性参数进行了反演估算,结果表明反演结果与典型土壤参考值具有高的一致性;量化比较了考虑土壤含水率和累积入渗量存在测量误差条件下根据代理模型反演所得水力特性参数估算土壤水分特征曲线和导水率曲线和典型土壤参考值绘制的土壤水分特征曲线和导水率曲线,结果表明...
摘要:非饱和土壤水分特征曲线是定量研究土壤水分运动的重要参数,针对其传统测定手 段耗时长、成本高且精度存在明显不确定性等问题,本文研究了土壤水分特征曲线参数估计 的数值反演方法,建立了数值反演计算的数学模型,提出了反演计算方法,将反演结果与室 内试验数据进行了比较,并采用田间实测数据进行了验证。结果表明,此算...
模型参数反演的一个重要步骤是确定有效的模型参数。 因此,采用基于数学模型的参数反演,结合在线复电阻率技术,使研究人员和设计人员能够准确的预测复电阻率的变化,评估污染污染物在土壤中的分布特性,并快速精确的反演关键参数以识别其变化规律。基于数学模型参数反演研究,采用适当的修复技术,有助于有效控制和减缓铬污染...
长光卫星技术股份有限公司申请一项名为"一种基于多任务深度卷积神经网络的土壤理化参数反演方法"的专利,申请日期为2024-05-21。专利摘要显示,本发明是一种基于多任务深度卷积神经网络的土壤理化参数反演方法。本发明涉及土壤信息提取技术领域,本发明对高光谱土壤数据集进