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基于FY-2C数据的地表温度反演验证——以黄河源区玛曲为例
被引量:
11
1
作者
王亚维
宋小宁
+2 位作者
唐伯惠
李召良
冷佩
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015年第4期68-72,共5页
地表温度是气候、水文和生态等研究领域的基本参数,在地表水量和能量平衡的研究和应用中发挥着十分重要的作用。强烈的异质性是地表温度反演精度不高的主要原因之一。该文以黄河源区玛曲为研究区,评估FY-2C数据的地表温度反演精度,为将...
地表温度是气候、水文和生态等研究领域的基本参数,在地表水量和能量平衡的研究和应用中发挥着十分重要的作用。强烈的异质性是地表温度反演精度不高的主要原因之一。该文以黄河源区玛曲为研究区,评估FY-2C数据的地表温度反演精度,为将来温度反演算法和产品的进一步发展提供依据。首先,以与FY-2C相同空间分辨率的MODIS地表温度产品(MOD11B1)为地表温度真值,对反演的地表温度进行了验证;然后,利用研究区内20个采样点的土壤温度(5 cm)实测数据对反演结果进行验证。结果表明,FY-2C地表温度与MODIS温度产品具有较好的相关性,相关系数在0.72-0.95之间,均方根误差在0.44-3.87 K之间,平均均方根误差为1.90 K;反演结果和实测数据的相关系数为0.69。
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关键词
地表温度
FY-2C
劈窗算法
MODIS
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职称材料
地表温度的被动微波遥感反演研究进展
被引量:
16
2
作者
周芳成
宋小宁
李召良
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2014年第1期1-7,共7页
微波遥感能穿透云层,甚至可穿透一定程度的雨区,可以弥补热红外遥感的不足。发展基于被动微波遥感的地表温度反演算法可以全天候地为相关领域提供数据服务。根据前人研究,该文从方法论的角度将已有的反演方法分为统计模型法、物理模型...
微波遥感能穿透云层,甚至可穿透一定程度的雨区,可以弥补热红外遥感的不足。发展基于被动微波遥感的地表温度反演算法可以全天候地为相关领域提供数据服务。根据前人研究,该文从方法论的角度将已有的反演方法分为统计模型法、物理模型法和神经网络算法3类,分析了每种方法的优缺点,并探讨了未来微波遥感反演地表温度的发展方向,以期为进一步研究提供参考。
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关键词
被动微波遥感
地表温度
统计模型
物理模型
神经网络算法
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职称材料
题名
基于FY-2C数据的地表温度反演验证——以黄河源区玛曲为例
被引量:
11
1
作者
王亚维
宋小宁
唐伯惠
李召良
冷佩
机构
中国科学院
大学
资源与环境学院
中国科学院地理科学与资源研究所
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业部农业信息技术重点
实验室
法国斯特拉斯堡大学icube实验室
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015年第4期68-72,共5页
基金
国家自然科学基金项目"基于静止气象卫星数据的区域尺度土壤水分反演方法研究"(编号:41271379)
中国科学院重点部署项目"黄河源区冻土变化的水文效应"(编号:KZZD-EW-13)共同资助
文摘
地表温度是气候、水文和生态等研究领域的基本参数,在地表水量和能量平衡的研究和应用中发挥着十分重要的作用。强烈的异质性是地表温度反演精度不高的主要原因之一。该文以黄河源区玛曲为研究区,评估FY-2C数据的地表温度反演精度,为将来温度反演算法和产品的进一步发展提供依据。首先,以与FY-2C相同空间分辨率的MODIS地表温度产品(MOD11B1)为地表温度真值,对反演的地表温度进行了验证;然后,利用研究区内20个采样点的土壤温度(5 cm)实测数据对反演结果进行验证。结果表明,FY-2C地表温度与MODIS温度产品具有较好的相关性,相关系数在0.72-0.95之间,均方根误差在0.44-3.87 K之间,平均均方根误差为1.90 K;反演结果和实测数据的相关系数为0.69。
关键词
地表温度
FY-2C
劈窗算法
MODIS
Keywords
FY-2C
MODIS
land surface temperature
FY-2 C
split-window algorithm
MODIS
分类号
TP751.1 [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
地表温度的被动微波遥感反演研究进展
被引量:
16
2
作者
周芳成
宋小宁
李召良
机构
中国科学院
大学
资源与环境学院
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业部农业信息技术重点
实验室
法国斯特拉斯堡大学icube实验室
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2014年第1期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金项目“全天候长时间序列观测角度和时间归一的地表温度遥感反演方法研究”(编号:41231170)资助
文摘
微波遥感能穿透云层,甚至可穿透一定程度的雨区,可以弥补热红外遥感的不足。发展基于被动微波遥感的地表温度反演算法可以全天候地为相关领域提供数据服务。根据前人研究,该文从方法论的角度将已有的反演方法分为统计模型法、物理模型法和神经网络算法3类,分析了每种方法的优缺点,并探讨了未来微波遥感反演地表温度的发展方向,以期为进一步研究提供参考。
关键词
被动微波遥感
地表温度
统计模型
物理模型
神经网络算法
Keywords
passive microwave remote sensing
land surface temperature
statistical algorithm
physical retrievalmodel
neural network algorithm
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FY-2C数据的地表温度反演验证——以黄河源区玛曲为例
王亚维
宋小宁
唐伯惠
李召良
冷佩
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015
11
在线阅读
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职称材料
2
地表温度的被动微波遥感反演研究进展
周芳成
宋小宁
李召良
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2014
16
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职称材料
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