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基于误差分解的被动微波遥感土壤水分产品融合研究——以青藏高原地区为例
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作者 许晶晶 王树果 +3 位作者 刘欣 尹培霖 梁亮 黄鹂 《遥感技术与应用》 北大核心 2025年第5期1162-1174,共13页
土壤水分是地表生态系统中的关键变量和陆—气交互的纽带。微波遥感可以获取大尺度土壤水分的空间分布信息,且国内外已有诸多产品发布,但尚不存在单一的传感器数据产品能够在所有时空维度上始终保持最优的精度。数据融合是提升土壤水分... 土壤水分是地表生态系统中的关键变量和陆—气交互的纽带。微波遥感可以获取大尺度土壤水分的空间分布信息,且国内外已有诸多产品发布,但尚不存在单一的传感器数据产品能够在所有时空维度上始终保持最优的精度。数据融合是提升土壤水分数据精度的有效途径,而精确分析数据的误差结构有助于构建高效、精确的数据融合策略,确保在数据融合过程中选用最合适的算法,能够最大程度地降低误差对融合结果的负面影响。本文以青藏高原为研究区,使用SMAP、SMOS和AMSR2三种被动微波遥感土壤水分产品作为融合源数据,结合遥感表观热惯量数据转化的土壤水分作为参考数据,利用Triple Collocation方法对源数据进行误差分解,再对其系统误差进行校正,并根据校正后源数据的随机误差确定权重,进而获得融合数据集。结果表明:融合数据集较源数据在时空连续上更好,在融合时间段内,融合数据集的完整度提高了73%;且融合数据集精度更高,在八宝和那曲两个验证区域上均方根误差分别降低了0.104 cm^(3)/cm^(3)和0.043 cm^(3)/cm^(3),平均绝对偏差分别降低了0.099 cm^(3)/cm^(3)和0.038 cm^(3)/cm^(3),证明了本文方法在数据融合方面具有良好的性能,可为相关研究与应用提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 土壤水分 微波遥感 Triple Collocation 误差分解 数据融合
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