SAR 土壤湿度反演：基于简化 Dubois/Oh 半经验模型，由后向散射系数 σ⁰、入射角与地表粗糙度解析反演裸土体积含水量 (m³/m³)
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编程
geoskill-soil-moisture-mapping
试用用热惯量法与 SAR Dubois 模型估算表层土壤湿度并划分干旱等级。Estimates surface soil moisture via thermal inertia and the SAR Dubois model, with drought grading.
它能做什么
用热惯量法与 SAR Dubois 模型估算表层土壤湿度并划分干旱等级。Estimates surface soil moisture via thermal inertia and the SAR Dubois model, with drought grading.
技能文档
土壤湿度制图 | Soil Moisture Mapping
(Fill in 2-3 paragraphs of Chinese introduction here: features, application scenarios, core algorithm.)
Dependencies / 依赖
pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy'
Usage / 使用方法
Basic Usage
python geoskill-soil-moisture-mapping.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [other parameters]
Example 1 (Synthetic Data, Offline)
python geoskill-soil-moisture-mapping.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
Examples 2-5
(Add at least 4 real-world usage examples.)
Output / 输出
| File | Format | Description |
|---|---|---|
result.tif | GeoTIFF | Main output |
output-manifest.json | JSON | Run manifest |
Data Source / 数据源 / Source
(Describe the data source: free satellite data / local input / synthetic.)
Privacy / 隐私声明 / Privacy
- Runs offline by default;
--syntheticmode requires no network at all. - All processing is done locally; no user data is uploaded.
License / License
MIT
name: geoskill-soil-moisture-mapping description: '用热惯量法与 SAR Dubois 模型估算表层土壤湿度并划分干旱等级。Estimates surface soil moisture via thermal inertia and the SAR Dubois model, with drought grading.'
土壤湿度制图 | Soil Moisture Mapping
（在此填写 2-3 段中文介绍：功能、应用场景、核心算法。）
依赖
pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy'
使用方法
基本用法
python geoskill-soil-moisture-mapping.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [其他参数]
示例 1（合成数据，离线）
python geoskill-soil-moisture-mapping.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
示例 2-5
（补充至少 4 个真实用法示例。）
输出
| 文件 | 格式 | 说明 |
|---|---|---|
result.tif | GeoTIFF | 主产物 |
output-manifest.json | JSON | 运行清单 |
数据源 / Source
（说明数据来源：免费卫星数据 / 本地输入 / 合成。）
隐私声明 / Privacy
- 默认离线运行，
--synthetic模式完全无网络。 - 所有处理在本地完成，不上传用户数据。
License
MIT
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