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This study is to estimate the spatial soil moisture using Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) satellite data and machinelearning technique. Using the 3 years (2015∼2017) data of MODIS 16 days composite NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and daily LandSurface Temperature (LST), ground measured precipitation and sunshine hour of KMA (Korea Meteorological Administration), the RDA (RuralDevelopment Administration) 10 cm∼30 cm average TDR (Time Domain Reflectometry) measured soil moisture at 78 locations was tested. For dailyanalysis, the missing values of MODIS LST by clouds were interpolated by conditional merging method using KMA surface temperature observationdata, and the 16 days NDVI was linearly interpolated to 1 day interval. By applying the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short TermMemory) artificial neural network model, 70% of the total period was trained and the rest 30% period was verified. The results showed that thecoefficient of determination (R2), Root Mean Square Error (RMSE), and Nash-Sutcliffe Efficiency were 0.78, 2.76%, and 0.75 respectively. In average,the clay soil moisture was estimated well comparing with the other soil types of silt, loam, and sand. This is because the clay has the intrinsic physicalproperty for having narrow range of soil moisture variation between field capacity and wilting point.
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David Aubert / 2003 / Sequential assimilation of soil moisture and streamflow data in a conceptual rainfall–runoff model / Journal of Hydrology 280(1-4):145~161
Rowan D. Barling / 1994 / A quasi-dynamic wetness index for characterizing the spatial distribution of zones of surface saturation and soil water content / Water Resources Research 30(4):1029~1044
Aiguo Dai / 2004 / A Global Dataset of Palmer Drought Severity Index for 1870–2002: Relationship with Soil Moisture and Effects of Surface Warming / Journal of Hydrometeorology 5(6):1117~1130
T FARRAR / 1994 / The influence of soil type on the relationships between NDVI, rainfall, and soil moisture in semiarid Botswana. II. NDVI response to soil oisture / Remote Sensing of Environment 50(2):121~133
Gers, F. A. / 2002 / Learning precise timing with LSTM recurrent networks / Journal of Machine Learning Research 3:115~143
Rowan D. Barling / 1994 / A quasi-dynamic wetness index for characterizing the spatial distribution of zones of surface saturation and soil water content / Water Resources Research 30(4):1029~1044
Aiguo Dai / 2004 / A Global Dataset of Palmer Drought Severity Index for 1870–2002: Relationship with Soil Moisture and Effects of Surface Warming / Journal of Hydrometeorology 5(6):1117~1130
T FARRAR / 1994 / The influence of soil type on the relationships between NDVI, rainfall, and soil moisture in semiarid Botswana. II. NDVI response to soil oisture / Remote Sensing of Environment 50(2):121~133
Gers, F. A. / 2002 / Learning precise timing with LSTM recurrent networks / Journal of Machine Learning Research 3:115~143
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