本文主要研究内容
作者姚晓磊,鱼京善,孙文超（2019）在《基于累积分布函数匹配的多源遥感土壤水分数据连续融合算法》一文中研究指出：数据融合是解决不同来源遥感数据无法直接对比分析这一瓶颈的有效方法。实时更新的SMOS土壤水分数据(soil moisture and ocean salinity)可开展实时干旱评价(2010年至今),但由于序列短无法开展频率及演变分析。CCI(climate change initiative)土壤水分数据是联合了多种主被动遥感数据合成的长序列数据产品(1979—2013年)。为提高不同来源遥感数据的融合精度,该研究基于累积分布匹配原理构建了多源遥感土壤水分连续融合算法,将SMOS和CCI融合成长序列、近实时的遥感土壤水分数据。经验证分析,累积概率曲线相关性中表征干旱的低值区纳什效率系数由0.52提高到0.99,且融合后土壤水分数据可以较准确地反映当地的干旱事件。该研究提出的多源遥感土壤水分连续融合算法显著提高了现有融合算法的融合精度。
Abstract
shu ju rong ge shi jie jue bu tong lai yuan yao gan shu ju mo fa zhi jie dui bi fen xi zhe yi ping geng de you xiao fang fa 。shi shi geng xin de SMOStu rang shui fen shu ju (soil moisture and ocean salinity)ke kai zhan shi shi gan han ping jia (2010nian zhi jin ),dan you yu xu lie duan mo fa kai zhan pin lv ji yan bian fen xi 。CCI(climate change initiative)tu rang shui fen shu ju shi lian ge le duo chong zhu bei dong yao gan shu ju ge cheng de chang xu lie shu ju chan pin (1979—2013nian )。wei di gao bu tong lai yuan yao gan shu ju de rong ge jing du ,gai yan jiu ji yu lei ji fen bu pi pei yuan li gou jian le duo yuan yao gan tu rang shui fen lian xu rong ge suan fa ,jiang SMOShe CCIrong ge cheng chang xu lie 、jin shi shi de yao gan tu rang shui fen shu ju 。jing yan zheng fen xi ,lei ji gai lv qu xian xiang guan xing zhong biao zheng gan han de di zhi ou na shen xiao lv ji shu you 0.52di gao dao 0.99,ju rong ge hou tu rang shui fen shu ju ke yi jiao zhun que de fan ying dang de de gan han shi jian 。gai yan jiu di chu de duo yuan yao gan tu rang shui fen lian xu rong ge suan fa xian zhe di gao le xian you rong ge suan fa de rong ge jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业工程学报的姚晓磊,鱼京善,孙文超，发表于刊物农业工程学报2019年01期论文，是一篇关于遥感论文,土壤水分论文,数据融合论文,多源连续算法论文,农业工程学报2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业工程学报2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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