摘要：为深入研究浅层地下水、植被和土壤的相互作用,以新疆渭干河-库车河绿洲为研究区,通过Sentinel-1A数据和Landsat数据以及土壤含水率、地下水埋深数据,结合植被以及土壤条件,通过支持向量机模型(Support vector machine,SVM)定量反演研究区土壤水分以及地下水埋深信息。结果表明:0~10cm的土壤含水率与地下水埋深之间的相关性最高。通过地形校正C模型(Topographic correction model),得到温度植被干旱指数(Temperature vegetation drought index,TVDI)精度有所提高。建立不同参数的SVM模型反演地下水埋深可行,对于单因子建模,TVDIMSAVI构建的模型精度最高,建模集R^2=0.74,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为4.66%,验证集R^2=0.70,RMSE为4.65%。相比只考虑单因子(后向散射系数(σsoil0)或TVDI),σsoil0和TVDIMSAVI组合共同作用于模型精度最好,建模集R^2=0.86,RMSE为4.16%,验证集R^2=0.92,RMSE为2.73%。利用最优模型参数结果反演土壤水分区域和地下水埋深区域,其结果精度较好。地下水埋深反演结果平均相对误差为8.23%,优于研究区以往研究18.06%的结果。

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