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2025 conference-paper

Development of Cross-Polarized Component of Dubois Model for Enhanced Soil Moisture Estimation using DpRVI with Dual-Polarized C-Band SAR Data

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Rattachement africain : in, ae, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This study develops a semi-empirical model using Sentinel-1's C-band (5.36 GHz) to simulate the dual-polarized backscattering coefficient for VV and VH polarizations. The model is tailored for agricultural sites, with data collected across three wheat sites on ten dates. The vegetation component is modelled using a modified Water Cloud Model (mWCM) scaled by the Vegetation-Specific Degree of Depolarization (DoDveg), enhancing its relevance for crop monitoring. The soil component, using the Dubois Model, specifically developed for VH polarization, is aligned with the parameters for VV polarization, modified by the soil-specific Degree of Polarization (DoPsoil) alongside a one- and two-way attenuation term. The Dual-polarized Radar Vegetation Index (DpRVI) is employed as a vegetation index to ensure accurate monitoring of agricultural conditions. The model accurately retrieves soil moisture, particularly for VV polarization, with R2=0.704, NSE = 0.696, and RMSE = 0.042 m3/m3. The accuracy is slightly lower for VH polarization, with R2=0.648, NSE = 0.581, and RMSE = 0.050 m3/m3. The developed model has various applications in sectors such as precision agriculture and drought monitoring.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Development of Cross-Polarized Component of Dubois Model for Enhanced Soil Moisture Estimation using DpRVI with Dual-Polarized C-Band SAR Data
Date Crossref
03/08/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Indian Institute of Technology BHU pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Banaras Hindu University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Indian Institute of Remote Sensing pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • Amity University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Hokkaido University of Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Hokkaido University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Indian Institute of Technology (BHU) pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Indian Institute of Technology BHU, Banaras Hindu University et Indian Institute of Remote Sensing, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Soil Moisture and Remote SensingSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and TechniquesPrecipitation Measurement and Analysis

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