共查询到20条相似文献，搜索用时 250 毫秒
1.
在利用高空间分辨率影像研究小区域植被覆盖度（FVC）变化时,传感器、成像条件及云量的影响会导致连续的长时序影像数据缺失或数据质量较差,同时影像的低时间分辨率也限制了对小区域连续时序FVC变化的研究。针对该问题,本文采用线性融合方法融合出连续的长时序FVC影像,解决了在研究FVC时空变化时云量和条带影响导致的Landsat影像连续时序数据缺失和低时间分辨率问题;利用Sen+Mann-Kendall进行趋势分析发现,金花茶自然保护区的FVC在2000-2016年整体呈增加趋势,FVC显著增加的区域约占37.32%,不显著增加的区域约占58.56%。线性融合方法得到的FVC影像可以精细地表征地表FVC的变化,较好地解决了高空间分辨率影像FVC连续时序数据缺失的限制,有利于小区域FVC的长时序时空变化研究。 相似文献
2.
时空插值方法被广泛应用于缺失时空数据集的插值与估计。时空插值是时空建模与分析的一个重要内容,当前该研究关注的热点之一是异质条件下的时空插值与估计问题。因此,本文从时空数据的异质性出发,提出了一种顾及时空异质性的缺失数据时空插值方法。该方法首先对数据集进行时空分区,然后分别在时间和空间按照异质协方差模型计算缺失数据的估计值,进而利用相关系数确定时空权重、融合时间和空间估计值得到缺失数据的最终估计结果。最后通过两组气象数据集进行交叉验证对比分析试验。试验结果表明本文方法对比其他插值方法具有更高的精度和适用性。 相似文献
3.
大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)反演大气水汽(precipitation water vapor, PWV)的关键参数。当前已有Tm模型提供的Tm信息难以捕获其日周期变化,因此限制了其在高时间分辨率GNSS PWV估计中的精度。大气再分析资料可提供高时空分辨率的Tm格点产品,但是在使用时需要对其进行空间插值,且Tm在高程上的变化远大于其在水平方向上变化。同时,针对中国区域地形起伏大等特点,提出顾及垂直递减率的中国区域Tm格点产品空间插值方法,以分布于中国区域的2015年89个探空站资料为参考值,验证了提出的方法在全球大地测量观测系统大气中心Tm格点产品和美国国家航空和太空管理局提供的MERRA-2的Tm格点产品中的空间插值精度。结果表明：(1)在顾及垂直递减率的Tm格点产品空间插值中,反距离加权法的... 相似文献
4.
大气水汽是对流层中的重要参数之一,已被广泛应用于短临天气预警和长期气候监测等领域。我国风云三号(FY-3)系列卫星搭载的中分辨率光谱成像仪可用于大气水汽监测,但反演大气可降水量(PWV)时存在大气透过率参数低估、水汽与大气透过率回归系数经验选取的缺陷,无法满足在短临降雨监测、数值同化等高精度PWV应用方面的需求。针对该问题,本文提出一种GNSS辅助FY-3卫星的高精度PWV反演方法。本文方法引入高精度实测GNSS PWV作为大气透过率计算模型的回归拟合参数,辅助FY-3 L1级数据精确估计PWV和大气透过率的模型回归系数;同时,该方法顾及季节和高程因素对FY-3-L1 PWV反演的影响,分季节反演PWV并引入数字高程模型修正由于部分大气透过率参数低估导致的FY-3 L1 PWV相对不准确的现象。选取中国区域2013—2014年FY-3A卫星的L1数据和中国地壳运动观测网络的260个GNSS测站数据进行试验。结果表明,本文提出的GNSS辅助FY-3系列卫星PWV反演方法优于传统方法(FY-3A-L2 PWV),其整体精度改善率为74.5%,可得到更加可靠、稳健性更强的PWV格网产品,对于... 相似文献
5.
高时空分辨率 NDVI 数据集构建方法 总被引：7，自引：1，他引：6
针对ETM 空间分辨率高和MODIS 时间分辨率高的特点, 选择官厅水库上游为实验区, 基于对STARFM
方法的改进, 构建不同时空分辨率NDVI 的时空融合模型-STAVFM, 使用该模型对ETM NDVI 与MODIS NDVI 融
合, 构建了高时空分辨率NDVI 数据集。研究结果表明, STAVFM 根据植被变化特点定义了有效时间窗口, 在考虑
物候影响的同时改进了时间维的加权方式, 通过MODIS NDVI 时间变化信息与ETM NDVI 空间差异信息的有机结
合, 实现缺失高空间分辨率NDV 相似文献
6.
高时空分辨率的植被指数VI(Vegetation Index)数据是农业和生态研究的重要基础数据集,目前常用的VI数据的时空分辨率存在不可调和矛盾。考虑VI时序变化对数据融合的影响,提出一种新的VI数据时空融合模型VISTFM(Vegetation Index Spatial and Temporal Fusion Model),VISTFM采用模糊C聚类算法,对存量时序VI数据按土地利用类型划分为若干子类,从高低分辨率影像中随土地覆被类的变化规律提取子类,结合低分辨率影像提取的土地覆被类变化规律融合生成高时空分辨率的VI数据。用常用的Landsat和MODIS数据验证该算法,测试表明,VISTFM能够较好的捕获VI的中间变化过程,与常用的基于线性混合模型的模型和时空自适应反射率融合模型及其改进模型相比,利用VISTFM获得的植被指数数据集具有更高的时空分辨率。 相似文献
7.
高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的混合模型——全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2 wet, GPT2w) +球谐函数（spherical harmonic function,SHF）+多项式拟合（polynomial fitting,PF),简称GSP模型。该模型通过GPT2w计算PWV的初始值,利用SHF拟合PWV的偏差序列,利用PF对模型偏差进行校正,并引入Bartlett检验确定GSP模型中多源数据的最优权值。选取2014年中国云南省26个全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)测站和37个欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting, ECMWF)气候再分析数据集(ECMWF reanalysis-interim, ERA-Interim)格网点(1°×1°)的数据为例,建立GSP模型并进行验证,发现GSP模型较传统PF模型的精度提升率为15%~18%。以ECMWF第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5, ERA5)提供的PWV格网数据(0.25°×0.25°)为参考,GSP模型的平均均方根误差和偏差分别为1.64 mm、－0.25 mm。上述结果表明GSP模型具有较高的精度,对于极端天气预警具有重要作用。 相似文献
8.
一种高时空分辨率NDVI数据集构建方法-STAVFM 总被引：1，自引：1，他引：0
ETM NDVI可以用来在30m的尺度上开展植被的监测,然而在Landsat卫星16天的重访周期和云污染等因素的影响下,常常会在相当长的一段时间内无法获取有效的ETM NDVI数据,给这一尺度下的植被动态监测带来了一定困难。相比之下,MODIS虽然在空间上只有250m分辨率的NDVI产品,却可以每天进行相同区域的监测。针对ETM空间分辨率高和MODIS时间分辨率高的特点,本研究选择实验区,基于对STARFM方法的改进,构建不同时空分辨率NDVI的时空融合模型-STAVFM,使用该模型对ETM NDVI与MODIS NDVI融合,构建了高时空分辨率NDVI数据集。研究结果表明,通过MODIS NDVI时间变化信息与ETM NDVI空间差异信息的有机结合,实现缺失高空间分辨率NDVI的有效预测（3景预测NDVI与实际NDVI的相关系数分别达到了0.82、0.90和0.91）,从而构建高时空分辨率NDVI数据集。所构建的高时空分辨率NDVI数据集在时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分辨率数据的空间细节差异。 相似文献
9.
气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是气溶胶总含量的基本参数,对研究大气空气质量变化具有重要作用.为了探究不同类型A OD对空气质量的影响,本文提出两种基于GNSS PWV的AOD自适应预测方法.提出的方法考虑了相邻历元间AOD的时间自相关性,且模型系数能够自适应更新.一种方法是直接基于GNSS PWV对550 nm的AOD进行建模,简称TAF(total AOD forecast)模型.另一种AOD建模方法顾及了5种不同类型AOD对PWV的敏感性,简称FTAF(five type-based AOD forecast,FTAF)模型.该模型首先建立PWV与5种类型AOD的函数关系.其次,依据550 nm AOD与5种类型AOD之间的关系,确定不同类型AOD在550 nm AOD中所占的权重.最后,利用PWV预测5种类型的AOD,并通过加权平均获取最终的550 nm AOD.选取京津冀地区16个GNSS测站数据对提出模型的精度进行验证,结果发现提出的两种550 nm AOD预测模型均具有较高的精度,且FTAF模型优于TAF模型.本文提出的AOD预测模型能有效地将GNSS反演的对流层参数应用于大气环境遥感监测,为大气环境质量研究提供了一种新思路. 相似文献
10.
精确的水汽信息对于短临天气预警和长期气候监测具有重要意义。本文针对搭载在我国第2代极轨卫星风云三号A星(FY-3A)上中分辨率光谱成像仪(medium-resolution spectral imager,MERSI)获取水汽精度较低的现状,提出一种GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV校准方法。首先,对MERSI/FY-3A的PWV段产品进行处理得到水汽日产品,并利用GNSS和无线电探空(radiosonde,RS)数据对其进行评估;然后,根据PWV的季节分布特性,构建GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV季节自适应校准模型;最后,分别利用GNSS、RS和再分析资料对校准后的MERSI/FY-3A水汽进行对比,验证提出方法的有效性。研究表明:本文提出的PWV校准方法,能够有效改善MERSI/FY-3A水汽日产品和旬产品的精度,改善率分别为58.63%和68.72%。该方法可为遥感水汽快速校准研究提供重要的理论依据。 相似文献
11.
针对可见红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)月度夜光遥感影像的数据缺失问题,提出一种利用地物邻近关系相关性的像元时空插值方法,以时、空关系互相作为约束条件,将时序变化一致性较好的像元数据作为空间插值的参考,将空间关系一致性较好的月度数据作为时序插值的参考,通过构建不同的卷积核, 在时序和空间维度分别对初步插值结果进行卷积运算,求得待插值像元的时空插值。以2015年江苏省月度夜光遥感影像修复为例,对不同维度时空插值方法进行对比分析,结果表明, 空间维度插值虽然顾及到像元的空间关联性,仍无法满足数据大范围缺失的插值要求,插值结果整体偏低;时间维度插值考虑到像元的时间趋势性,插值精度较空间维度插值有一定提高,但部分月份插值结果有较大偏差;相对于三次Hermit插值,时空插值方法获得的月度影像灯光亮度总和的最大相对误差、年度影像灯光亮度总和相对误差以及逐像元差值均显著降低。总的来看,所提时空插值方法在插值过程中同时顾及到VIIRS数据的时间趋势平稳性和空间结构稳定性,影像插值精度提高明显,且对待插值月份前后时序数据没有严格要求,更具有广泛性。 相似文献
12.
遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据。以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1 CCD数据和MODIS数据,对STARFM算法进行了改进,(1)考虑了不同地物对光谱响应的差异,为减少分类错误利用统计学上()对分类数据进行筛选,按照不同地物类型分别利用线性拟合方法修改光谱距离权重;(2)定义了预测半径,对HJ-1 CCD数据因外界影响而缺失的影像进行了预测。结果表明,与真实影像相比,预测结果呈现了较好的空间一致性,相关系数均达到了极显著相关,改进算法的预测精度要高于原算法。利用该方法将HJ-1 CCD NDVI的空间变化信息与MODIS NDVI时间变化信息有机结合重构了高时空分辨率NDVI序列,有效补充了HJ-1CCD NDVI的缺失数据集。 相似文献
13.
大气加权平均温度(T m)的精度直接影响全球导航卫星系统(GNSS)水汽反演的结果。针对现有T m模型的参数、建模数据源有待优化及模型构建时仅依赖于单个探空站点或单一格网点数据等问题,本文提出融合FY-4A GIIRS数据与ERA5再分析资料,在此基础上引入滑动窗口算法对融合数据进行处理同时顾及经度、纬度和高程因子构建空间分辨率为0.5°×0.5°的T m经验模型(FY-ET m模型)。采用偏差(Bias)和均方根误差(RMS)作为精度评定指标,联合未参与建模的2020年探空数据、ERA5再分析资料及天顶对流层延迟产品,对FY-ET m模型及其反演的大气可降水量进行精度评定。结果表明:以探空数据为参考值,FY-ET m模型的年均Bias、RMS分别为-0.02、5.79 K,相比较于Bevis和GPT3模型分别提高了3.62(Bias)、0.8(RMS)和2.54(Bias)、0.63 K(RMS);以ERA5再分析资料为参考值,FY-ET m模型的年均Bias、RMS分别为0.01、3.32 K,相比较于Bevis和GPT3模型分别提高了0.97(Bias)、0.13(RMS)和2.94(Bias)、1.71 K(RMS),同精度优异的GPT3模型相比,FY-ET m模型在中国西部和北部地区也表现出了明显的精度改善;以GNSS站点得到的PWV为参考值,FY-ET m模型反演的PWV与GNSS站得到的PWV值精度相当,Bias变化范围为-0.5~0.5 mm。FY-ET m模型准确度高稳定性良好,只需输入位置和时间信息就能获取目标点的T m,能够在GNSS水汽反演中发挥重要的作用。 相似文献
14.
大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。 相似文献
15.
时空预测是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。目前,多种模型用于预测未知系统的时空状态。然而,存在的大多数预测模型仅在没有缺失数据的时空数据集上进行测试,忽略了缺失值对预测结果的影响。在真实场景中,由于传感器或网络传输故障,数据缺失是一个不容忽视的问题。鉴于此,本文提出了一种顾及缺失值的因果图卷积网络(causal graph convolutional network considering missing values, Causal-GCNM)模型用于时空预测。Causal-GCNM模型可以自动捕捉时空数据中的缺失模式,使得Causal-GCNM模型在不需要借助额外插值算法的前提下,可以直接完成时空预测任务。本文提出的模型在3种真实的时空数据集(交通流数据集、PM2.5监测数据集及气温监测数据集)得到了验证。试验结果表明,Causal-GCNM模型在4种缺失条件(20%随机缺失、20%块状缺失、40%随机缺失及40%块状缺失)下仍然具有较好的预测性能,并在预测精度和计算效率两类指标上优于10种存在的基线方法。 相似文献
16.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(11)
全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)水汽层析技术凭借高精度、低成本、全天候等优点成为获取高时空分辨率水汽三维分布的重要手段之一。引入遥感卫星提供的高分辨率水汽信息,首次提出附加高水平分辨率大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)约束的GNSS水汽层析算法,对现有水汽层析算法的约束条件进行补充和改进。首先对高分辨率PWV观测值进行校正,然后基于二次加密划分的层析体素块构造PWV约束方程,通过将PWV约束方程融合到GNSS层析模型来改善模型的约束条件,进而优化层析结果质量。利用徐州地区2017-08的GNSS观测数据和风云三号A星(Fengyun-3A, FY-3A)遥感水汽数据对该算法的可行性及精度进行验证,分别以高精度的探空水汽廓线和ERA5三维水汽密度场为参考值对层析结果进行评估。实验结果表明,所提算法反演的水汽廓线和三维水汽分布均优于传统层析算法,各类精度指标都有了显著改善,其中平均均方根误差由2.73 g/m~3减小为1.78 g/m~3,反演精度提高了34.80%,进一步表明所提算法可有效改善层析结果质量,有助于获取高精度和高可靠性的三维大气水汽分布。 相似文献
17.
由于中高分辨率遥感影像数据时序性不强,分类过程中无法准确记录地物的时序特征。为增加地物时序变化特征,本文使用时空融合模型重建高时序高分辨率遥感影像,分析加入时相特征对分类结果的影响。以河北省石家庄市中部地区为例,本文采用3种时空融合模型重建高时序的30 m分辨率的遥感影像,增加影像时序分类特征,采用随机森林对年度重建时序影像分类,分析不同重建时序影像数量和不同时间跨度对分类结果的影响。试验表明,通过重建年度时序影像分类比单一影像分类精度增强;分类精度随着时序影像数量增加而增大,当时序影像数量选定为12景,也就是1月1景时,分类精度趋于稳定;不同时间段对分类结果影像程度不同,引入植被变化期间的时序影像,分类精度最高。 相似文献
18.
地表覆盖遥感监测是生态环境监测、自然资源管理、可持续发展规划等的重要基础。覆盖大区域的高分辨率时序遥感影像往往难以获取,且现有多种变化检测算法受困于物候差异带来的伪变化问题,严重制约着大区域地表覆盖遥感监测的有效开展,已成为国内外学术界关注的前沿课题。目前一个重要研究方向是利用长时间序列的低空间分辨率NDVI数据和高空间分辨率多光谱影像,通过基于混合像元分解的时空融合构建兼具较高空间分辨率和时间分辨率的NDVI数据集,以解决物候差异带来的伪变化问题。然而,现有的分解算法易造成方程组无解的欠定问题,难以在大区域构建出高质量的时序NDVI数据检测地物变化。 相似文献
19.
潮位监测对于保障沿海安全、海洋监测与分析非常重要。随着GNSS的发展,一种GNSS干涉遥感(GNSS-IR)的技术被证明可以进行潮位监测。该方法通过反演反射表面与天线之间的垂直距离(RH)来估算潮位。在GNSS-IR潮位反演中,有一项重要的误差源需要进行改正——潮位起伏引起的高度变化误差。现有的误差改正方法并不能正确计算RH变化速率,从而不能完全改正该误差。因此,提出了一种顾及潮波特性的GNSS-IR融合方法,基于潮波系数,预测窗口内观测时间的RH变化速率,将该值纳入GNSS-IR融合方程中,实现对高度变化误差更好地改正。本文利用3个国际GNSS站点进行试验,与实测潮位序列对比分析,发现顾及潮波特性后,GNSS-IR融合方法精度提高约1.2 cm;提出的顾及潮波特性的GNSS-IR融合反演算法较传统经典方法,精度提升20%～70%。结果表明,该方法通过潮汐分析,预测不同时刻的RH变化速率,从而实现对窗口内RH变化速率的修正,更好地改正高度变化误差。 相似文献
20.
GNSS水汽层析技术可以反演对流层水汽三维时空变化情况,但该技术比较复杂、运算量大,需要消耗一定的时间.故本文提出了一种利用地基GNSS反演的大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)结合水汽在垂直方向上的指数分布特性来计算大气水汽三维分布的快速层析方法.该方法利用香港地区2022年8月的GNSS数据开展试验,与传统GNSS水汽层析方法进行对比.试验结果表明：两种方法的层析解算结果与探空数据均具有良好的一致性.虽然快速层析方法的解算结果在底层区域缺少一些水汽变化的细节信息,精度略逊于传统层析方法,但是在中、高层时精度会有所提升,层析解算结果良好.而且本文提出的快速层析方法无需构建和解算复杂的层析方程组,可以在大量GNSS测站参与水汽层析时减少计算复杂度,提升运算能力,同时可以更快地得到任意高度层的水汽密度,是一种简便、高效的层析方法. 相似文献