摘要：利用微波遥感的发射率数据反演裸土壤湿度,不可避免需要结合地表面和土壤层的一些先验知识,而先验知识的准确度又将对反演结果的准确度产生一定的影响.文章讨论了地表的高度起伏相关函数形式、土壤温度和土壤质地等三类先验知识,定义了几种不同的土壤湿度反演误差,从而定量地给出三类先验知识的不确定性对土壤湿度反演的影响,指出:基于BSM散射模型和人工神经网络(ANN)的土壤湿度的反演方法是可行的,向ANN输入两种极化的裸土壤表面发射率数据便可反演出裸土壤的湿度,在上述三种先验知识具有一定的不确定性时仍可保证较好的土壤湿度反演准确度.

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