Strategies to Measure Soil Moisture Using Traditional Methods, Automated Sensors, Remote Sensing, and Machine Learning Techniques: Review, Bibliometric Analysis, Applications, Research Findings, and Future Directions

遥感 含水量 合成孔径雷达 反射计 环境科学 水分 计算机科学 土壤科学 机器学习 气象学 时域 工程类 地质学 地理 计算机视觉 岩土工程
作者
Abhilash Singh,Kumar Gaurav,Gaurav Kailash Sonkar,Cheng‐Chi Lee
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11: 13605-13635 被引量:32
标识
DOI:10.1109/access.2023.3243635
摘要

This review provides a detailed synthesis of various in-situ, remote sensing, and machine learning approaches to estimate soil moisture. Bibliometric analysis of the published literature on soil moisture shows that Time-Domain Reflectometry (TDR) is the most widely used in-situ instrument, while remote sensing is the most preferred application, and the random forest is the widely applied algorithm to simulate surface soil moisture. We have applied ten most widely used machine learning models on a publicly available dataset (in-situ soil moisture measurement and satellite images) to predict soil moisture and compared their results. We have briefly discussed the potential of using the upcoming NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR) mission images to estimate soil moisture. Finally, this review discusses the capabilities of physics-informed and automated machine learning (AutoML) models to predict surface soil moisture at higher spatial and temporal resolutions. This review will assist researchers in investigating the applications of soil moisture in the broad domain of earth sciences.
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