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1.
《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2020,(2)
国产高分卫星1号(简称GF-1)可提供高空间分辨率遥感数据,这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是,其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此,以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区,基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明:引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法(简称优化分类方法)能够有效提高苹果树种植面积的遥感提取精度为94.1%,生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法,优化分类方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%,生产精度分别提高了10.1%和2.6%,用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。 相似文献
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NOAA RFE 2.0在西藏高原的验证 总被引：1，自引：0，他引：1
随着卫星探测技术的不断提高和资料处理方法的不断改进,出现了许多卫星遥感降水估算产品。每种产品都有优点及不足,且卫星间接式降水估算方法的精度也有限,但对地形复杂常规气象站台站稀少且分布极不均匀的大面积地区如西藏高原来说,卫星遥感不失为估算区域降水的有效方法之一。鉴于卫星遥感降水估算精度的局限性,每种产品需要利用地面观测数据来定量化降水估算误差,分析和评价这些资料的可用性。利用NOAA气候预测中心(CPC)研发的RFE 2.0降水估算产品,从西藏高原东南部到西北部不同气候区选取11个典型气象站2005—2006年6—9月的日降水量观测资料,验证了RFE 2.0降水估算产品在西藏高原的应用效果。结果表明,西藏高原的主要气候区RFE 2.0估算值与地面观测值之间的相关系数在0.45～0.86,平均为0.74;RFE 2.0估算的正确率POD (Probability Of Detection)一般大于73%,而空报率FAR(False Alarm Rate)为2%～12%;仅在喜马拉雅南麓地区估算精度相对较差。 相似文献
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国产高分卫星1号（简称GF-1）可提供高空间分辨率遥感数据，这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是，其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此，以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区，基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明：引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法（简称优化分类方法）能够有效提高苹果种植面积的遥感提取精度为94.1%，生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法，本研究的优化方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%，生产精度分别提高了10.1%和2.6%，用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。 相似文献
4.
遥感估算降水在西藏高原中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用遥感估算降水模型RFE 2.0(Rainfall Estimation Algorithm Version 2)模拟了2009年西藏高原的区域降水,并结合该地区气象站降水观测资料分别从日、月、年尺度上评价了该模型在西藏高原降水估算中的适用性,最后通过系数校正分析了2009年8月西藏高原降水量和年降水量的分布格局。结果表明,RFE2.0模型日降水量模拟值与观测值的相关系数在0.40以上的测站占46%,变化趋势较一致,但在日降水量较小时(接近零)模拟结果不稳定,在降水量较大时(>15mm)模拟结果一般会偏低;月平均降水量模拟结果与观测结果的相关系数在0.80以上的测站占62%,模拟结果较好地反映了观测结果的变化趋势,但个别月份的模拟结果会出现偏差。雨季降水量的模拟结果明显好于干季,为进一步提高模拟精度,确定雨季校正系数为1.133,干季校正系数为1.265;年尺度上降水量的模拟值与观测值的相关系数为0.368(P=0.026)。整体来看,遥感估算降水模型(RFE2.0)模拟的西藏高原降水结果较好,可为西藏高原降水模拟提供借鉴和参考。 相似文献
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《高原气象》2018,(6)
青藏高原地区地表能量通量的估算与验证对高原及其周边地区能量和水循环研究具有重要意义,地表能量平衡系统SEBS(Surface Energy Balance System)模型为研究高原非均匀地表区域地表能量通量提供了一种行之有效的方法。基于中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站(简称那曲站)、中国科学院纳木错多圈层综合观测研究站(简称纳木错站)和中国科学院珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站(简称珠峰站) 2008年辐射资料、大气边界层塔站观测资料,结合MODIS卫星数据,利用SEBS模型估算地表能量通量,并用站点地表能量通量观测资料进行验证。结果表明,模型估算的感热通量和土壤热通量与站点实测值具有较好的一致性,且感热通量和土壤热通量的估算精度明显优于潜热通量;感热通量的估算精度最高,那曲站、纳木错站和珠峰站的均方根误差分别为54. 98,37. 37和27. 10 W·m~(-2);而模型估算的潜热通量验证结果偏差较大和站点实测数据存在"能量不闭合"问题相关。鉴于在地表能量通量观测中广泛存在"能量不闭合"的问题,利用波文比校正方法校正站点实测潜热通量。研究表明波文比校正方法可以明显改善地表通量观测数据"能量不闭合"的问题,那曲站、纳木错站和珠峰站的能量闭合率分别提高了19. 4%,21. 4%和19. 1%;与原始站点实测潜热通量相比,校正后的潜热通量与SEBS模型估算结果一致性较好,3个站点潜热通量的均方根误差分别减少了6. 78,33. 48和29. 30 W·m~(-2)。 相似文献
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利用MERIS和AATSR资料估算黄土高原塬区蒸散发量研究 总被引：8，自引：7，他引：1
基于陆面能量平衡原理,通过对搭载在欧洲空间局环境卫星(Environmental Satellite,ENVI-SAT)上中分辨率影像光谱仪(Medium Resolution Imaging Spectrometer,MERIS)2005年6月7,11和27日的遥感观测资料进行大气纠正等预处理后,得到估算瞬时蒸散发量所需要的地表反照率和植被覆盖度等值,并利用分裂窗法和ENVISAT上搭载的先进的沿轨迹扫描辐射计(Advanced Along-TrackScanning Radiometer,AATSR)的观测资料进行了地表温度的反演,进一步估算出黄土高原塬区午间瞬时净辐射、感热通量和土壤热通量。结合与卫星遥感观测资料同期研究区域气象站的太阳辐射、气温、日照时数和风速等气象要素资料,充分考虑到植被冠层和陆地表面对蒸散发量的不同影响,发展了一个可以估算陆面潜热的简化模型,并将瞬时蒸散发量转化为日蒸散发量。对卫星遥感估算的潜热通量,利用黄土高原塬区陆面过程野外观测试验(Loess Plateau land surface process field Experiments,LOPEXs)的地面通量观测资料进行验证,结果表明:二者最大相对差异为10.9%,最小相对差异为4.8%,并对差异误差产生的原因进行了分析和探讨。 相似文献
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A generative adversarial network-based unified model integrating bias correction and downscaling for global SST 
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下载免费PDF全文 本文提出了一种基于生成对抗网络的全球海表面温度(sea surface temperature,SST)偏差订正及降尺度整合模型.该模型的生成器使用偏差订正模块将数值模式预测结果进行校正,再用可复用的共享降尺度模块将订正后的数据分辨率逐次提高.该模型的判别器可鉴别偏差订正及降尺度结果的质量,以此为标准进行对抗训练.同时,在对抗损失函数中含有物理引导的动力学惩罚项以提高模型的性能.本研究基于分辨率为1°的GFDL SPEAR模式的SST预测结果,选择遥感系统(Remote Sensing System)的观测资料作为真值,面向月尺度ENSO与IOD事件以及天尺度海洋热浪事件开展了验证试验:模型在将分辨率提高到0.0625°×0.0625°的同时将预测误差减少约90.3%,突破了观测数据分辨率的限制,且与观测结果的结构相似性高达96.46%. 相似文献
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以2009年8月中旬东湖支湖局部暴发蓝藻为案例,对蓝藻暴发前后三个时期的HJ-1卫星多光谱遥感影像数据进行对比分析,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)以及增强型植被指数(EVI)三种植被指数对蓝藻信息进行判别提取,通过已验证的样本点率定判别方法阈值,并对三种植被指数精度及判别结果进行比较分析。结果表明,利用HJ-1遥感数据可快速鉴别蓝藻范围及其程度,大气校正突出了蓝藻水体和其他地物光谱差异,EVI方法精度较高,可剔去水质中泥沙等悬浮物的干扰,可作为城市湖泊蓝藻变化检测经验模型。 相似文献
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以我国长江中下游的南京及其周边15个市(县)为例,采用野外测定、室内分析与遥感反演相结合的方法,开展了土壤电阻率估算研究.选用影响土壤电阻率的土壤水分、土壤温度、土壤可溶盐总量与土壤阳离子交换量等4个主要因子,遥感反演土壤水分和温度空间分布,以获取估算土壤电阻率所需要的主要参数;采用偏最小二乘二次多项式(PLSQM)模型对不同地表覆盖类型下的土壤电阻率进行估算,PLSQM估算模型的估算值与实测值的相关系数达到0.85,平均相对误差(MRE)为19.02%,均方根误差(RMSE)为7.79.结果表明,草地、农田、林地3种不同地表覆盖类型下土壤电阻率有明显差异,PLSQM模型实现了较高估算精度,具有较好的应用潜力. 相似文献
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SEBS模型在黄淮海地区地表能量通量估算中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在对SEBS模型的有关参数进行订正的基础上,利用MODIS遥感数据结合地表气象观测数据,对黄淮海地区地表能量通量进行了估算。将SEBS估算结果先与北京顺义定量遥感综合试验(QRSLSP/Shunyi)实测结果进行对比分析,然后与郑州的大孔径闪烁仪(LAS)观测的感热通量进行对比分析。结果表明,SEBS估算的通量与二者的实测结果相当一致。因此,利用改进后的SEBS模型估算的黄淮海地区地表能量通量具有一定的精度,可满足区域日蒸散量计算等的需求。 相似文献
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水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例,利用2009—2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内。研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。 相似文献
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Melt ponds significantly affect Arctic sea ice thermodynamic processes. The melt pond parameterization scheme in the Los Alamos sea ice model(CICE6.0) can predict the volume, area fraction(the ratio between melt pond area to sea ice area in a model grid), and depth of melt ponds. However, this scheme has some uncertain parameters that affect melt pond simulations. These parameters could be determined through a conventional parameter estimation method, which requires a large number of sensitivity simulations. The adjoint model can calculate the parameter sensitivity efficiently. In the present research, an adjoint model was developed for the CESM(Community Earth System Model) melt pond scheme. A melt pond parameter estimation algorithm was then developed based on the CICE6.0 sea ice model, melt pond adjoint model,and L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfard-Shanno) minimization algorithm. The parameter estimation algorithm was verified under idealized conditions. By using MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)melt pond fraction observation as a constraint and the developed parameter estimation algorithm, the melt pond aspect ratio parameter in CESM scheme, which is defined as the ratio between pond depth and pond area fraction, was estimated every eight days during summertime for two different regions in the Arctic. One region was covered by multi-year ice(MYI) and the other by first-year ice(FYI). The estimated parameter was then used in simulations and the results show that:(1) the estimated parameter varies over time and is quite different for MYI and FYI;(2) the estimated parameter improved the simulation of the melt pond fraction. 相似文献
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概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。 相似文献
16.
We investigated the impact of tuning the length scale of the background error covariance in the Weather Research and Forecasting(WRF) three-dimensional variational assimilation(3DVAR) system.In particular,we studied the effect of this parameter on the assimilation of high-resolution surface data for heavy rainfall forecasts associated with mesoscale convective systems over the Korean Peninsula.In the assimilation of high-resolution surface data,the National Meteorological Center method tended to exaggerate the length scale that determined the shape and extent to which observed information spreads out.In this study,we used the difference between observation and background data to tune the length scale in the assimilation of high-resolution surface data.The resulting assimilation clearly showed that the analysis with the tuned length scale was able to reproduce the small-scale features of the ideal field effectively.We also investigated the effect of a double-iteration method with two different length scales,representing large and small-length scales in the WRF-3DVAR.This method reflected the large and small-scale features of observed information in the model fields.The quantitative accuracy of the precipitation forecast using this double iteration with two different length scales for heavy rainfall was high;results were in good agreement with observations in terms of the maximum rainfall amount and equitable threat scores.The improved forecast in the experiment resulted from the development of well-identified mesoscale convective systems by intensified low-level winds and their consequent convergence near the rainfall area. 相似文献
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Assessing Tower Flux Footprint Climatology and Scaling Between Remotely Sensed and Eddy Covariance Measurements 总被引：2，自引：1，他引：1
Baozhang?Chen T.?Andrew?Black Nicholas?C.?Coops Thomas?Hilker J.?A.? Trofymow Kai?Morgenstern 《Boundary-Layer Meteorology》2009,130(2):137-167
We describe pragmatic and reliable methods to examine the influence of patch-scale heterogeneities on the uncertainty in long-term
eddy-covariance (EC) carbon flux data and to scale between the carbon flux estimates derived from land surface optical remote
sensing and directly derived from EC flux measurements on the basis of the assessment of footprint climatology. Three different
aged Douglas-fir stands with EC flux towers located on Vancouver Island and part of the Fluxnet Canada Research Network were
selected. Monthly, annual and interannual footprint climatologies, unweighted or weighted by carbon fluxes, were produced
by a simple model based on an analytical solution of the Eulerian advection-diffusion equation. The dimensions and orientation
of the flux footprint depended on the height of the measurement, surface roughness length, wind speed and direction, and atmospheric
stability. The weighted footprint climatology varied with the different carbon flux components and was asymmetrically distributed
around the tower, and its size and spatial structure significantly varied monthly, seasonally and inter-annually. Gross primary
productivity (GPP) maps at 10-m resolution were produced using a tower-mounted multi-angular spectroradiometer, combined with
the canopy structural information derived from airborne laser scanning (Lidar) data. The horizontal arrays of footprint climatology
were superimposed on the 10-m-resolution GPP maps. Monthly and annual uncertainties in EC flux caused by variations in footprint
climatology of the 59-year-old Douglas-fir stand were estimated to be approximately 15–20% based on a comparison of GPP estimates
derived from EC and remote sensing measurements, and on sensor location bias analysis. The footprint-variation-induced uncertainty
in long-term EC flux measurements was mainly dependent on the site spatial heterogeneity. The bias in carbon flux estimates
using spatially-explicit ecological models or tower-based remote sensing at finer scales can be estimated by comparing the
footprint-weighted and EC-derived flux estimates. This bias is useful for model parameter optimizing. The optimization of
parameters in remote-sensing algorithms or ecosystem models using satellite data will, in turn, increase the accuracy in the
upscaled regional carbon flux estimation. 相似文献
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GIS支持下的浙江省水稻种植面积遥感估算综合自然区划 总被引：6，自引：0，他引：6
通过对浙江省境内的地形地貌,水稻种植比重,区域农业气候,植被状况等因素进行综合分析,建立了水稻种植面积遥感估算综合自然区划的多层次决策结构模型及其数量关系,并利用地理信息系统的空间分析能力,实现了浙江省水稻种植面积遥感估算的综合自然区划。 相似文献
19.
为探索上海地区单季晚稻生长期内降水量分配对产量的影响。采用降水集中度（Precipitation Concentration Degree, PCD）和集中期（Precipitation Concentration Period, PCP）研究1971～2015年单季晚稻全生育期内降水非均匀分布特征,运用趋势分析法研究单季晚稻全生育期降水分配情况及各生育期降水量与产量之间的关系,基于CMIP5全球气候模式情景下降水预估资料,估算2020～2045年上海地区单季晚稻生长期降水量对气象产量影响变化。结果表明:近45年单季晚稻生长季PCD变化趋势不显著,降水分布不均匀, PCP主要集中在7月27日至9月11日,即孕穗期和抽穗期;在分蘖期的降水量占全生育期总量的29.9%,孕穗期占26.2%,抽穗期占7.1%,成熟期占10.8%,分蘖期和孕穗期降水占全生育期的1/2以上;孕穗期降水量与单季晚稻气象产量的负相关关系达显著水平（p＜0.05）;未来30年内降水量对单季晚稻气象产量的负效应略大于正效应,即减产作用大于增产作用。未来气候变化情景下单季晚稻生长期内降水量的变化对产量有影响,应制定相应的适应措施。 相似文献