从被动微波遥感数据中获取土壤湿度和地表温度的一般方法，使用人工智能技术进行数据反演。
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基于偏振信息反演土壤湿度的方法
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全球导航卫星系统反射测量（GNSS-R）技术通常以单卫星单频反射信号为数据源进行土壤湿度反演，但其反演精度有限且易忽略不同卫星双频反射信号之间的差异性与互补性。为进一步提高矿区复垦地土壤湿度的反演精度
Dobson model for conversion between soil moisture and soil permittivity in microwave remote sensing
重点对地表水质预测模型的几种人工智能方法进行了评述具体说明了BP神经网络水质预测模型、地表水COD灰色预测模型,时间数列预测方法及WASP5模型系统等方法的原理和特点，并提出地表水质预测模型WASP5
基于ETM+影像的地表温度反演，辐射定标、大气校正、植被指数、植被覆盖度、地表比辐射率、反演地表真实温度
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一种利用植被指数和前期降水指数估算地表土壤湿度的方法。该方法对于农业、水资源管理和环境监测等领域具有重要意义。通过分析该文件中所包含的数据和模型，可以有效预测地表土壤湿度的变化情况。为了提高预测的准确
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