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首页 > 高技术通讯 > 利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法

利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法

A neural network method for retrieving land-surface temperature from AMSR-E data

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摘要结合对地观测卫星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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作者 毛克彪 [1] 王道龙 [2] 李滋睿 [2] 张立新 [3] 周清波 [2] 唐华俊 [2] 李丹丹 [2] 学术成果认领
作者单位 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,北京,100081;遥感科学国家重点实验室,北京,100101;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,北京,100029 [1] 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,北京,100081 [2] 北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京,100875 [3]
关键词 地表温度(LST)神经网络(NN)AMSR-EMODISland surface temperature (LST)neural network (NN)AMSR-EMODIS
分类号 TP3
栏目名称
资源环境与生物技术
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2009.11.017
发布时间 2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（40930101） 国家重点基础研究发展计划（973计划）（2007CB714403） 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项
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高技术通讯

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2009年19卷11期

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