This research examines the potentia

This research examines the potential to use passive microwave remote sensing for measuring
soil moisture extremes that impact agricultural areas in Canada. A validation was made of three
passive microwave remote sensing soil moisture data sets, with weekly averaged values from
the Land Parameter Retrieval Model (LPRM) applied to AMSR‐E C/X‐Band data providing the
most accurate results (root mean squared error of 5 to 10%). A further evaluation of this data set
against a spatially distributed in situ soil moisture network in Alberta suggests that this data set
may be less accurate in regions where dense vegetation or open water is present, particularly on
the northern edges of the Canadian agricultural extent. A method to derive soil moisture
anomalies was developed that uses homogenous regions to spatially aggregate soil moisture
statistics to compensate for a short satellite data record. It was found that these anomalies can
be estimated with errors of less than 5% when these regions are 15 pixels or more over a seven
year time period. Surface soil moisture anomalies from LPRM showed weak but significant
relationships to precipitation based drought indices, suggesting promise for using these
anomalies for wider soil moisture extremes monitoring. Soil moisture anomalies from CLASS and
in situ networks showed inconsistencies with LPRM anomalies in how they capture soil moisture
conditions that are relevant to agricultural yield.. These data sets overall show that this
approach to quantifying extremes has potential, but improvement to soil moisture retrieval from
LPRM and CLASS, and an integration of the information they provide are needed to optimize
these data sets for agricultural monitoring.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิจัยนี้เป็นการศึกษาที่มีศักยภาพในการใช้ไมโครเวฟเรื่อย ๆ การสำรวจระยะไกลสำหรับการวัด
ขั้วความชื้นในดินที่ส่งผลกระทบต่อพื้นที่ทำการเกษตรในประเทศแคนาดา การตรวจสอบที่ถูกสร้างขึ้นในสาม
ไมโครเวฟเรื่อย ๆ การสำรวจระยะไกลความชื้นในดินชุดข้อมูลที่มีค่าเฉลี่ยสัปดาห์จาก
ดินแดนพารามิเตอร์ดึงโมเดล (lprm) นำไปใช้กับ AMSR-EC / X-band ข้อมูลที่ให้
ผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากที่สุด (root คลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย 5 ถึง 10%) การประเมินผลต่อไปของข้อมูลชุดนี้
กับการกระจายเชิงพื้นที่ในแหล่งกำเนิดเครือข่ายความชื้นของดินในอัลเบอร์ต้าแสดงให้เห็นว่าข้อมูลชุดนี้
อาจมีความแม่นยำน้อยกว่าในภูมิภาคที่พุ่มไม้ทึบหรือเปิดน้ำเป็นปัจจุบันโดยเฉพาะอย่างยิ่งบน
ขอบเหนือของขอบเขตทางการเกษตรของประเทศแคนาดา วิธีการที่จะได้รับความชุ่มชื้นในดิน
ความผิดปกติได้รับการพัฒนาภูมิภาคที่ใช้เป็นเนื้อเดียวกันจะสันนิฐานรวมความชุ่มชื้นในดิน
สถิติเพื่อชดเชยการบันทึกข้อมูลดาวเทียมสั้น มันก็พบว่าความผิดปกติเหล่านี้สามารถ
ประมาณได้มีข้อผิดพลาดน้อยกว่า 5% เมื่อภูมิภาคนี้ 15 พิกเซลหรือมากกว่าเจ็ด
ช่วงเวลาปี พื้นผิวที่ผิดปกติจากความชื้นในดิน lprm แสดงให้เห็นว่าอ่อนแอ แต่มีความหมาย
ความสัมพันธ์ที่จะเกิดฝนแล้งตามดัชนีชี้ให้เห็นสัญญาสำหรับการใช้เหล่านี้
ผิดปกติดินกว้างการตรวจสอบความชื้นมากเกินไป ความผิดปกติของความชุ่มชื้นในดินจากการเรียนและ
ในเครือข่ายของแหล่งกำเนิดแสดงให้เห็นว่าไม่สอดคล้องกับความผิดปกติ lprm ในวิธีที่พวกเขาจับความชื้นในดิน
เงื่อนไขที่เกี่ยวข้องกับผลผลิตทางการเกษตร .. ข้อมูลเหล่านี้ชุดการแสดงโดยรวมที่ว่านี้
วิธีการสุดขั้วเชิงปริมาณที่มีศักยภาพ แต่การปรับปรุงการดึงความชื้นในดินจาก
lprm และชั้นเรียนและการบูรณาการข้อมูลที่พวกเขาให้มีความจำเป็นที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ
เหล่านี้ชุดข้อมูลสำหรับการตรวจสอบทางการเกษตร