The model inversion was evaluated o

The model inversion was evaluated on the calibration dataset used to parameterize the model, and subsequently on the validation dataset. The inversion method is based on using initial values (i.e. first guess values) for the output parameters and subsequently improving these initial values in an iterative algorithm. In this case, initial values of 1.0 for LAI and 0.2 for soil moisture were selected.
The range of acceptable soil moisture estimates was restricted to 0–0.55 m3 m-3, which is the valid range formineral soils present in this region. Soil moisture values exceeding 0.55 m3 m-3 were considered erroneous. To decrease the number of erroneous data points, model inversion was re-run only for data which fell out of the range of acceptable soil moisture. Re-runs incrementally changed first guesses for LAI (from 1.0 to 0.1, in increments of 0.1). A second rerun incrementally changed LAI initial guesses, but with a first guess for soil moisture set to 0.1 (rather than 0.2). Once a data point fell within the soil moisture range of 0–0.55 m3 m-3, it was no longer included in inversion re-runs. The number of data points remaining out of range,after this process, are provided in Table 5 (calibration runs) and Table 7 (validation runs).
From Table 5, it is observed that all the calibration points for RADARSAT-2 and soybeans (HH–HV, VV–HV
and HH–VV–HV), UAVSAR and corn (HH–HV and VV–HV) and UAVSAR and soybeans (HH–VV–HV) have estimated soil moisture values less than 0.55 m3 m-3. Also, for RADARSAT-2 and corn (HH–VV, HH–HV and HH–VV–HV) and
UAVSAR and soybeans (HH–VV and HH–HV), very few points were out of range. However, for other inversion scenarios,
the number of points with erroneous soil moisture estimates was higher. When soil moisture estimates remained out of range, these data were removed and not used during model calibration or validation.Removal of these data assisted in building robust models which are not skewed by outliers in the data

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กลับรุ่นถูกประเมินชุดข้อมูลเทียบใช้ parameterize แบบ และต่อมา ในชุดข้อมูลตรวจสอบ วิธีกลับขึ้นอยู่กับการใช้ค่าเริ่มต้น (เช่นแรกเดาค่า) สำหรับพารามิเตอร์ขาออก และปรับปรุงค่าเริ่มต้นเหล่านี้ในอัลกอริทึมการซ้ำในเวลาต่อมา ในกรณีนี้ ได้เลือกค่าเริ่มต้นของ 1.0 สำหรับลายและ 0.2 สำหรับความชื้นของดิน ช่วงของความชื้นดินยอมรับการประเมินถูกจำกัด 0-0.55 m3 m-3 ซึ่งในช่วงที่ถูกต้อง formineral ดินเนื้อปูนในภูมิภาคนี้ ค่าความชื้นดินเกิน 0.55 m3 m-3 ก็ถือว่ามีข้อผิดพลาด เพื่อลดจำนวนของจุดข้อมูลที่ผิดพลาด รุ่นกลับถูกรันอีกครั้งสำหรับข้อมูลที่อยู่ภายนอกช่วงของความชื้นดินที่ยอมรับ ใหม่ทำงานแบบเพิ่มหน่วยเปลี่ยนครั้งแรกที่ทายลาย (จาก 1.0 ไป 0.1, 0.1 ที) เรียกสองแบบเพิ่มหน่วยเปลี่ยนแปลงจากการทายเริ่มต้นลาย ได้เดาครั้งแรกสำหรับความชื้นดินตั้ง 0.1 (มากกว่า 0.2) เมื่อจุดข้อมูลที่ตกอยู่ในช่วงความชื้นดินของ 0 – 0.55 m3 m-3 มันไม่รวมอยู่ในกลับทำงานใหม่ จำนวนของจุดข้อมูลที่เหลือจากช่วง หลังจากกระบวนการนี้ มีอยู่ในตาราง 5 (ทำการปรับเทียบ) และตาราง 7 (ทำการตรวจสอบ) จากตาราง 5 มันจะสังเกตได้ว่า การปรับเทียบจุด RADARSAT 2 และถั่วเหลือง (ชช-HV เหล่า-HV และชช – เหล่า-HV), UAVSAR และข้าวโพด (ชช-HV และเหล่า-HV) และ UAVSAR และถั่วเหลือง (ชช – เหล่า-HV) มีประมาณน้อยกว่า 0.55 m3 m-3 ค่าความชื้นของดิน สำหรับ RADARSAT 2 และข้าวโพด (ชช – เหล่า ชช-HV และชช – เหล่า-HV) และ UAVSAR และถั่วเหลือง (ชช – เหล่าและชช-HV), คะแนนน้อยมากไม่อยู่ในช่วงการ อย่างไรก็ตาม สำหรับสถานการณ์อื่น ๆ กลับจำนวนสถานที่ประเมินความชื้นของดินที่มีข้อผิดพลาดได้สูง เมื่อประเมินความชื้นของดินยังคงอยู่นอกช่วง ข้อมูลเหล่านี้ถูกเอาออก และไม่ใช้ในระหว่างการตรวจสอบหรือปรับเทียบแบบจำลอง เอาข้อมูลเหล่านี้ช่วยในการสร้างแบบจำลองแข็งแกร่งที่ไม่บิดเบือน โดย outliers ข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบประเมินในการสอบเทียบข้อมูลใช้ parameterize รูปแบบและต่อมาในการตรวจสอบข้อมูล . กลับกัน เป็นวิธีที่ใช้ค่าเริ่มต้น ( เช่นก่อนว่าค่าสำหรับพารามิเตอร์ออกและภายหลังการปรับปรุงค่าเริ่มต้นเหล่านี้ในวิธีการซ้ำ ในกรณีนี้ ค่าเริ่มต้นสำหรับ สำหรับลาย และ 02 สำหรับความชื้นดินที่ถูกคัดเลือก
ช่วงที่ยอมรับได้ ความชื้นในดินมีจำกัดประมาณ 0 – m-3 0.55 ลูกบาศก์เมตร ซึ่งเป็นช่วงที่ถูกต้อง formineral ดินที่มีอยู่ในภูมิภาคนี้ ค่าความชื้นในดินเกิน 0.55 M3 m-3 ถือว่าผิดพลาด เพื่อลดจำนวนของจุดข้อมูลที่ผิดพลาดการเรียกข้อมูลแบบใหม่เท่านั้น ซึ่งลดลงจากช่วงของความชื้นในดินได้ Re : วิ่งแบบเพิ่มหน่วยเปลี่ยนก่อนคาดเดาสำหรับลาย ( จาก 1.0 0.1 , เพิ่มขึ้นครั้งละ 0.1 ) ถามแบบเพิ่มหน่วยที่สองเปลี่ยนลายเริ่มต้นการคาดเดา แต่เดาครั้งแรกสำหรับความชื้นดินตั้ง 0.1 ( มากกว่า 0.2 ) เมื่อจุดที่ข้อมูลความชื้นในดินอยู่ในช่วง 0 - 0.55 m-3 M3 ,มันไม่ได้รวมอยู่ในการผกผันกันหมด . จำนวนของจุดข้อมูลที่เหลือออกจากช่วง หลังจากกระบวนการนี้มีการระบุไว้ในตารางที่ 5 ( การไหล ) และตารางที่ 7 ( การไหล )
จากตารางที่ 5 พบว่า ค่าคะแนน radarsat-2 และถั่วเหลือง ( HH ) HV , เป็นต้น ) และข้อ ( HH HV
( HV )uavsar และข้าวโพด ( HV ) HH HV และ เป็นต้น ) และ uavsar และถั่วเหลือง ( HH ) เป็นต้น ( HV ) มีประมาณค่าความชื้นในดินน้อยกว่า 0.55 M3 m-3 . นอกจากนี้ สำหรับ radarsat-2 และข้าวโพด ( HH ) เป็นต้น ( HH HV , HH HV และ–วีวี่ ) )
uavsar และถั่วเหลือง ( VV ) HH HH HV และ– ) คะแนนน้อยมาก จากช่วง อย่างไรก็ตาม สำหรับสถานการณ์การ อื่น ๆ ,
จำนวนจุดที่มีการประมาณการที่ผิดพลาดความชื้นในดินสูงขึ้นเมื่อความชื้นในดินลดลงจากประมาณการของช่วงข้อมูลเหล่านี้ได้ถูกลบออกและใช้ไม่ได้ในรูปแบบการสอบเทียบหรือการตรวจสอบการกำจัดของข้อมูลเหล่านี้ช่วยในการสร้างรุ่นที่แข็งแกร่งซึ่งจะไม่เบ้โดยผิดปกติในข้อมูล