Hyperspectral Benchmark Dataset on Soil Moisture 土壤水分高光谱基准数据集

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Hyperspectral benchmark dataset on soil moisture 是一个基于高光谱数据的土壤水分评估基准数据集。该数据集是通过在德国卡尔斯鲁厄进行的为期五天的野外测量活动获得的，主要关注未受干扰的土壤样本，这些样本取自德国沃尔德布隆附近地区，不包含任何植被，以裸露土壤的形式存在。

在这次野外活动中，使用了以下传感器进行测量：

• Cubert UHD 285  高光谱快照相机，记录了 50×50 像素的图像，包含 125 个光谱波段，范围从 450 纳米到 950 纳米，光谱分辨率为 4 纳米。
• TRIME-PICO  时域反射仪 (TDR) 传感器，在 2 厘米深度测量土壤水分百分比。

数据集包含的变量有：

• datetime:  测量的日期和时间。
• soil_moisture:  土壤水分百分比。
• soil_temperature:  土壤温度，摄氏度。
• 光谱波段:  从 454 纳米到 950 纳米，以 1 纳米为分辨率的高光谱波段。

该数据集的测量和处理是为了研究和开发能够基于高光谱数据估算土壤水分含量的模型。 Felix M. Riese 和 Sina Keller 在他们的论文「Introducing a Framework of Self-Organizing Maps for Regression of Soil Moisture with Hyperspectral Data」中介绍了这个数据集，并展示了如何使用自组织映射框架来进行土壤水分的回归分析，该论文已被 IEEE 2018 接受。