원격 감지를 기반으로 한 토양 수분 추출의 발전: 응용, 기술, 규모 및 기계 학습과 물리 모델의 결합을 위한 도전 과제

초록 토양 수분(SM) 모니터링은 농업, 수문학 및 기후 과학의 다양한 응용에 필수적입니다. 원격 감지(RS)는 대규모 SM 추출을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 본 논문에서는 SM 추정을 위한 RS 기술의 발전을 탐구합니다. 우리는 이러한 기술의 응용과 함께 전통적인 물리 모델 및 데이터 기반 기계 학습(ML) 접근 방식의 장점과 한계를 논의합니다. 본 논문은 두 접근 방식의 강점을 활용하기 위해 ML과 물리 모델을 결합할 가능성을 강조합니다. 우리는 이러한 통합과 관련된 도전 과제 및 RS 기반 SM 추출의 정확도, 확장성 및 견고성을 개선하기 위한 향후 연구 방향을 탐구합니다. 마지막으로, 본 논문에서는 입력 데이터 선택, 데이터 가용성, ML 복잡성, 벤치마킹을 위한 공공 데이터셋 필요성 및 분석과 같은 몇 가지 문제도 논의합니다.