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题名DINEOF重构遥感叶绿素a数据质量分析
被引量：2
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作者
刘超洋
魏永亮
邹斌
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机构
上海海洋大学海洋科学学院
上海河口海洋测绘工程技术研究中心
上海海洋大学国际海洋研究中心
国家卫星海洋应用中心
南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2022年第6期68-77,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(41976174、41606196)。
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文摘
文章利用2009—2020年南海海域多传感器融合叶绿素a月平均遥感数据,采用DINEOF方法对数据进行整体重构和缺失点重构,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性。结果表明,在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得到的重构数据完全相同,说明可仅针对缺失点进行数据重构,建立无缺失叶绿素a遥感数据集。整体重构数据与原始数据的均方根误差和相关系数分别为0.125 7 mg·m^(-3)和0.93。从重构数据分布图可以看出,数据缺失率越高,平滑越明显,但整体重构数据会更明显。重构相对误差在20%范围以内的数据点比例与数据缺失率数据存在一定负相关关系,数据缺失率越高的月份,该比例越低,说明缺失点重构数据的可靠性越差。
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关键词
南海
叶绿素A
遥感数据
DINEOF方法
重构数据质量
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Keywords
South China Sea
chlorophyll a
remote sensing data
DINEOF method
quality of reconstructed data
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分类号
TP722.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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