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申请/专利权人：环天智慧科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于降尺度的土壤墒情遥感计算方法，利用Landsat8及Landsat9数据在空间分辨率方面的优势，并结合遥感地表参数与土壤水分之间的非线性关系，采用随机森林构建了土壤水分降尺度模型，通过将该土壤水分降尺度模型应用于高分辨率的降尺度因子，成功将土壤水分数据从9km空间分辨率提升至100m，有效改善了原始SMAP数据缺失的情况，最终得到了目标区域高分辨率的土壤水分数据，本发明为目标区域表层土壤水分的提取提供了有效方法，有利于目标区域土壤水分监测，解决了目前降尺度后土壤水分数据的空间分辨率有限，无法充分反映强烈异质性区域的土壤水分状况的问题。

主权项：1.一种基于降尺度的土壤墒情遥感计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于Googleearthengine提取目标区域的SMAP土壤水分数据、Landsat8及Landsat9数据、MERITDEM数字高程模型数据、SoilGrids全球土壤数据和ERA5-Land陆面高分辨率再分析数据；S2：对Landsat8及Landsat9数据进行质量控制和辐射定标，得到真实的地表反射率数据；S3：基于Googleearthengine以及Landsat8及Landsat9数据计算增强型植被指数EVI、增强型修改土壤植被指数EMSAVI、归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI和归一化建筑指数NDBI；S4：基于MERITDEM数字高程模型数据计算获取地表高程Elevation、坡度Slope和坡向Aspect；S5：采用随机森林算法，在9km空间分辨率上建立以SMAP土壤水分数据作为降尺度目标，增强型植被指数EVI、增强型修改土壤植被指数EMSAVI、归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI、归一化建筑指数NDBI、地表高程Elevation、坡度Slope、坡向Aspect、SoilGrids全球土壤数据和ERA5-Land陆面高分辨率再分析数据作为降尺度因子的映射关系，最终建立土壤水分降尺度模型；步骤S5具体为：采用随机森林算法，在9km空间分辨率上建立以SMAP土壤水分数据中的降轨土壤水分soil_moisture_pm作为降尺度目标，增强型植被指数EVI、增强型修改土壤植被指数EMSAVI、归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI、归一化建筑指数NDBI、地表高程Elevation、坡度Slope、坡向Aspect、ERA5-Land陆面高分辨率再分析数据中的地表温度skin_temperature、ERA5-Land陆面高分辨率再分析数据中的土壤温度soil_temperature_level_1、ERA5-Land陆面高分辨率再分析数据中的土壤含水量volumetric_soil_water_layer_1、SoilGrids全球土壤数据的0-5厘米土壤深度的粘土含量clay_0-5cm_mean、SoilGrids全球土壤数据的0-5厘米土壤深度的砂土含量sand_0-5cm_mean作为降尺度因子的映射关系，最终建立土壤水分降尺度模型;土壤水分降尺度模型为： 其中，SM代表SMAP表层土壤水分降轨产品，FR表示基于随机森林的非线性模型；S6：将原始降尺度因子重采样至100米的空间分辨率，利用土壤水分降尺度模型，得到目标区域100米高空间分辨率的土壤水分数据。

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