地表規模土壌水分推定のための地中レーダーとSentinel 1データの組み合わせ

この研究では、トルコのシヴァスにある25デカールのフィールドにおける土壌水分推定のために、地中レーダー（GPR）とSentinel-1合成開口レーダー（SAR）データの併用を検討しています。持続可能な農業と生態系管理に不可欠な土壌水分は、現地測定、SARのバック散乱分析、およびGPRから導出された誘電定数を使用して評価されました。Sentinel-1のために古典的な土壌水分指標（SSM）から適応された新しい経験的モデルが開発され、GPRデータは反射波法を使用して0–10 cmの深さでの水分推定に処理されました。GPRは、Sentinel-1（R2 = 32%）よりも現地測定（R2 = 74%）との関連性が強いことを示し、局所的な水分変動を検出する能力を反映しています。Sentinel-1は広範な傾向を提供し、大規模な分析における有用性を明らかにしました。これらの技術を組み合わせることで、個別の限界を克服し、精密農業および水管理のための詳細な空間的洞察と実行可能なデータを提供しました。この統合アプローチは、異種条件における正確な土壌水分マッピングを可能にし、GPRとSARの補完的な強みを強調しています。本研究の結果は、持続可能な資源管理の課題に対処し、灌漑戦略を改善し、気候影響を緩和するための多技術的手法の価値を強調しています。