一种散射模型深度迁移学习的土壤水分反演方法

本发明公开了一种散射模型深度迁移学习的土壤水分反演方法，属于土壤水分反演领域。所述方法包括以下步骤：基于AIEM‑Oh模型生成模拟数据集；构建DET模型；使用所述模拟数据集预训练所述DET模型；获取样本数据集，其中每个样本包括实地SSM目标值、以及预设的预测因子值；将每个样本的预测因子进行特征迁移后，与对应样本下的实地SSM目标值联合用于对预训练完成的DET模型进行迁移学习；迁移学习过程中，对所述预训练完成的DET模型进行参数微调；最终得到迁移学习完成的DET模型用于土壤水分反演。本发明适用于植被覆盖区、融合物理机制、且无需依赖地表粗糙度及植被参数实测数据。