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作者：文静;杨娜;
单位：河南理工大学测绘与国土信息工程学院;宁波工程学院网络空间安全学院;
摘要：作为全球水循环中的关键变量，土壤水分在农业生产、灾害监测、气候研究等诸多领域具有重要的支撑作用。为优化星载被动微波遥感土壤水分数据的空间尺度，使其更好地满足区域性的研究与应用，针对闪电河流域，文章在“地形-植被-温度”传统因子随机森林模型的基础上，进一步引入地表反照率、蒸散发、覆被类型3个参量，构建改进因子模型(地表反照率、蒸散发)和加权融合模型(覆被类型),将9 km的SMAP L4土壤水分数据降至1 km尺度。结果表明：改进因子模型的建模精度优于(R=0.778)传统因子模型(R=0.766);加权融合模型能够实现传统和改进因子模型的集成，降尺度结果与地面实测数据具有良好的相关性(R=0.502),能够保持SMAP L4数据所反映的土壤水分空间特征。
关键词：土壤水分;;随机森林;;SMAP;;降尺度;;闪电河流域
基金资助：国家自然科学基金重点项目(U21A20108);国家自然科学基金(42271124)
