On current limits of soil moisture retrieval from ERS-SAR data (Articolo in rivista)

Type
Label
  • On current limits of soil moisture retrieval from ERS-SAR data (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2002-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
  • 10.1109/tgrs.2002.803790 (literal)
Alternative label
  • Satalino G. 1, Mattia F. 1, Davidson M. W. J. 2, Le Toan T. 2, Pasquariello G. 1, Borgeaud M. 3 (2002)
    On current limits of soil moisture retrieval from ERS-SAR data
    in IEEE transactions on geoscience and remote sensing
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Satalino G. 1, Mattia F. 1, Davidson M. W. J. 2, Le Toan T. 2, Pasquariello G. 1, Borgeaud M. 3 (literal)
Pagina inizio
  • 2438 (literal)
Pagina fine
  • 2447 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume
  • 40 (literal)
Rivista
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroFascicolo
  • 11 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#descrizioneSinteticaDelProdotto
  • Il lavoro presenta uno studio di inversione dei dati SAR per la stima dell'umidità dei suoli, effettuata tramite l'utilizzo di una rete neurale. Fornisce la misura dell'errore complessivo medio che si ottiene considerando diverse sorgenti di errore, ovvero gli errori di inversione, di modello e di misura. I risultati ottenuti si riferiscono sia a dati simulati da modello IEM, sia a dati reali acquisiti dal sensore SAR del satellite europeo ERS-1/2. (literal)
Note
  • ISI Web of Science (WOS) (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
  • 1 CNR (I), 2 CESBIO (FR), 3 ESA-ESTEC (NL) (literal)
Titolo
  • On current limits of soil moisture retrieval from ERS-SAR data (literal)
Abstract
  • The objective of this paper is to assess the feasibility of retrieving soil moisture content over smooth bare-soil fields using current and near- future C-band ERS-SAR datasystems. The roughness conditions considered in this study correspond to those observed in agricultural fields at the time of sowing. Within this context, the retrieval possibilities of a single-parameter ERS-SAR configuration, is assessed using appropriately suitably trained neural networks. Three sources of error affecting soil moisture retrieval estimation (inversion-, measurement- and model errors) are identified and their relative influence on retrieval performance is assessed using synthetic datasets as as well as a large pan-European database of ground and ERS-1/2 measurements. The results from this study indicate that no more than two soil moisture classes can reliably be distinguished using the ERS-configuration, even for the restricted roughness range considered. (literal)
Prodotto di
Autore CNR
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