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近日，中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院研究員曾江源團(tuán)隊在全球尺度遙感土壤水分產(chǎn)品時空填補(bǔ)方法發(fā)展、對比與驗證方面取得進(jìn)展。

該團(tuán)隊圍繞傳統(tǒng)偏差校正方法與機(jī)器學(xué)習(xí)方法在填補(bǔ)全球尺度主被動微波土壤水分衛(wèi)星（SMAP）土壤水分產(chǎn)品缺失數(shù)據(jù)的有效性、全球?qū)崪y數(shù)據(jù)驗證填補(bǔ)后的土壤水分相較于原始SMAP數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、環(huán)境變量對土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)填補(bǔ)精度的影響等三方面展開研究，以發(fā)展適用于不同場景的填補(bǔ)方法，并為利用環(huán)境變量提升基于機(jī)器學(xué)習(xí)如隨機(jī)森林方法填補(bǔ)后的SMAP產(chǎn)品精度提供依據(jù)。

研究發(fā)現(xiàn)，最大最小校正、累積分布函數(shù)匹配、線性重縮、一元一次和一元二次線性方程以及隨機(jī)森林方法的全球填補(bǔ)精度由低逐漸變高，但空間分布情況相似；隨機(jī)森林方法在訓(xùn)練階段精度優(yōu)于其他方法，但驗證階段精度明顯下降。

為進(jìn)一步提高隨機(jī)森林方法在驗證階段的精度和穩(wěn)定性，該研究基于隨機(jī)森林方法并結(jié)合12種與土壤水分相關(guān)的輔助數(shù)據(jù)，進(jìn)行多源信息融合，以提升機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測能力和泛化性能。結(jié)果表明，加入輔助數(shù)據(jù)后填補(bǔ)的土壤水分結(jié)果誤差降低，與原始值的相關(guān)性得到提高，提升了隨機(jī)森林方法的填補(bǔ)效果。

為檢驗加入輔助數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林方法在填補(bǔ)SMAP數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確性，該研究利用覆蓋全球不同地表狀況的1071個站點(diǎn)的實測數(shù)據(jù)對填補(bǔ)結(jié)果進(jìn)行驗證。結(jié)果表明，在整體精度上，填補(bǔ)后的SMAP數(shù)據(jù)優(yōu)于原始SMAP數(shù)據(jù)。

同時，該研究分析了9種不同的環(huán)境變量，如歸一化差分植被指數(shù)、土壤質(zhì)地、氣候類型、地表類型及其異質(zhì)性、數(shù)字高程模型及其異質(zhì)性，對SMAP填補(bǔ)精度的影響。結(jié)果顯示，不同的歸一化差分植被指數(shù)、地表類型及其異質(zhì)性和氣候類型對填補(bǔ)精度的影響較大，且隨著植被覆蓋度、土壤水分和地表類型異質(zhì)性增加，填補(bǔ)精度有所下降。

相關(guān)研究成果以Global-scale gap filling of satellite soil moisture products: methods and validation為題，發(fā)表在《水文學(xué)雜志》（Journal of Hydrology）上。研究工作得到國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會優(yōu)秀會員項目等的支持。

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