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基于AIEM和实地观测数据对GNSS-R反演土壤水分的研究
被引量：
9
1
作者
毛克彪
王建明
+2 位作者
张孟阳
唐华俊
周清波
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期295-301,共7页
介绍了用GPS反射信号反演土壤水分的原理及反演研究的进展,并用改进的积分方程模型(AIEM)和实地观测数据对利用GPS反射信号反演土壤水分的方法进行了分析,分析结果表明,由于单个频率的雷达信号受地表粗糙度、角度和地表类型(裸地和植被...
介绍了用GPS反射信号反演土壤水分的原理及反演研究的进展,并用改进的积分方程模型(AIEM)和实地观测数据对利用GPS反射信号反演土壤水分的方法进行了分析,分析结果表明,由于单个频率的雷达信号受地表粗糙度、角度和地表类型(裸地和植被类型)的影响比较大,很难提出一个实用的通用物理算法。利用美国2002年土壤水分实验(SMEX02)实测数据对上述的反演算法进行了分析,分析结果表明,采用经验统计算法对单个站点观测比较实用,平均相关系数达到0.85以上。整个分析表明,利用GPS前向散射信号与噪声之比反演土壤水分在单个站点能够取得比较高的精度。
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关键词
土壤水分
全球导航卫星系统反射(GNSS-R)
AIEM模型
2002年美国土壤水分实验(SEMXO2)
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职称材料
利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法
被引量：
12
2
作者
毛克彪
王道龙
+4 位作者
李滋睿
张立新
周清波
唐华俊
李丹丹
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期1195-1200,共6页
结合对地观测卫星AQUA多传感器/多分辨率的特点,研究了利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法。MODIS地表温度(LST)产品被作为地表温度实测数据,对应的平均温度被用作对应AMSR-E像元的实际地表温度,从而克服由于AMSR-E像元...
结合对地观测卫星AQUA多传感器/多分辨率的特点,研究了利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法。MODIS地表温度(LST)产品被作为地表温度实测数据,对应的平均温度被用作对应AMSR-E像元的实际地表温度,从而克服由于AMSR-E像元尺度太大和云的影响而难以获得地表实测数据的难点。反演结果分析表明,利用神经网络能够精确地由AMSR-E数据反演地表温度。当使用5个频率10个通道反演时,反演精度最高,说明使用更多的通道能更好地消除土壤水分、粗糙度、大气和其它因素的影响。相对于MODIS温度产品,用此算法反演的平均误差约低于2K。
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关键词
地表温度(LST)
神经网络(NN)
AMSR-E
MODIS
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职称材料
题名
基于AIEM和实地观测数据对GNSS-R反演土壤水分的研究
被引量：
9
1
作者
毛克彪
王建明
张孟阳
唐华俊
周清波
机构
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室/呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站
北京卫星信息工程
研究所
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期295-301,共7页
基金
863计划(SO2007AA12Z339565)
中央级公益性科研院所专项资金资助项目
文摘
介绍了用GPS反射信号反演土壤水分的原理及反演研究的进展,并用改进的积分方程模型(AIEM)和实地观测数据对利用GPS反射信号反演土壤水分的方法进行了分析,分析结果表明,由于单个频率的雷达信号受地表粗糙度、角度和地表类型(裸地和植被类型)的影响比较大,很难提出一个实用的通用物理算法。利用美国2002年土壤水分实验(SMEX02)实测数据对上述的反演算法进行了分析,分析结果表明,采用经验统计算法对单个站点观测比较实用,平均相关系数达到0.85以上。整个分析表明,利用GPS前向散射信号与噪声之比反演土壤水分在单个站点能够取得比较高的精度。
关键词
土壤水分
全球导航卫星系统反射(GNSS-R)
AIEM模型
2002年美国土壤水分实验(SEMXO2)
Keywords
soil moisture, global navigation satellite system-reflection （GNSS-R）, AIEM model, soil moisture experiment 2002 （SMEX02）
分类号
S152.7 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法
被引量：
12
2
作者
毛克彪
王道龙
李滋睿
张立新
周清波
唐华俊
李丹丹
机构
中国农业科学院
农业
资源
与农业区划
研究所
/
农业部
资源
遥感与
数字
农业
重点
开放实验室
/呼伦贝尔草原
生态系统
国家
野外
科学
观测
研究站
遥感
科学
国家
重点
实验室
中国
科学院
大气物理
研究所
东亚区域气候-环境
重点
实验室
北京师范大学地理学与
遥感
科学
学院
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期1195-1200,共6页
基金
国家自然科学基金(40930101)
973计划(2007CB714403)
中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目
文摘
结合对地观测卫星AQUA多传感器/多分辨率的特点,研究了利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法。MODIS地表温度(LST)产品被作为地表温度实测数据,对应的平均温度被用作对应AMSR-E像元的实际地表温度,从而克服由于AMSR-E像元尺度太大和云的影响而难以获得地表实测数据的难点。反演结果分析表明,利用神经网络能够精确地由AMSR-E数据反演地表温度。当使用5个频率10个通道反演时,反演精度最高,说明使用更多的通道能更好地消除土壤水分、粗糙度、大气和其它因素的影响。相对于MODIS温度产品,用此算法反演的平均误差约低于2K。
关键词
地表温度(LST)
神经网络(NN)
AMSR-E
MODIS
Keywords
land surface temperature （LST）, neural network （NN）, AMSR-E, MODIS
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AIEM和实地观测数据对GNSS-R反演土壤水分的研究
毛克彪
王建明
张孟阳
唐华俊
周清波
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法
毛克彪
王道龙
李滋睿
张立新
周清波
唐华俊
李丹丹
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
12
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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