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受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的地表温度产品（LST）在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法（DCT-PLS）,利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升：平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K（相较于三维算法）。在大湾区的填补结果表明（日间结果：R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果：R=0.99、RMSE=0.56 K）,优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。 相似文献
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The analysis of, and from, models of spatial data usually proceeds under the assumption, often implicit, that the correct model has been specified. However, any model identification procedures based on sample data are subject to error, and consequences of such errors then permeate subsequent analysis. Thus, an attempt to quantify some of these consequences is of interest. A standard framework for analysis is extended here, by introduction of information theory, to permit the study of effects of model misspecification on maximum likelihood estimators of parameters of model covariance. Asymptotically valid theoretical results are presented, and the relevance of these results to samples of finite sizes met in practice is assessed in a series of simulation experiments. The effect of model misspecification, and use of estimators of parameters of misspecified covariance models, on the practical problem of prediction at a previously unsampled location is considered briefly, and further areas for possible investigation are outlined. 相似文献
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The solution properties of semiparametric model are analyzed, especially that penalized least squares for semiparametric model will be invalid when the matrixBTPB is ill-posed or singular. According to the principle of ridge estimate for linear parametric model, generalized penalized least squares for semiparametric model are put forward, and some formulae and statistical properties of estimates are derived. Finally according to simulation examples some helpful conclusions are drawn. 相似文献
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采用补偿最小二乘进行估计解算,同时兼顾参数和非参数两类因素,极大地提高了平面点云拟合精度。通过对斜面、水平面和垂直面3种平面分别使用最小二乘方法、特征值方法以及补偿最小二乘方法进行拟合,结果显示,补偿最小二乘方法的拟合效果最优。 相似文献
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补偿最小二乘估计在重力测量中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
在测量数据处理中,系统误差总是作为有害成分设法予以消除或补偿,但随着测绘科技的进一步发展,也有一些研究者将系统误差或非参数信号看作非随机变量,利用补偿最小二乘等方法,提取系统误差,从而对它有更多地了解,以满足高精度测量的需要。而本文在系统误差为随机变量的情况下,利用补偿最小二乘法研究半参数模型。得到了参数及非参数的估计;接着,讨论了估计量的若干统计特性;最后,用补偿最小二乘法研究重力测量中的重力异常问题,得到了重力异常的估计值,相同于用最小二乘配置法所得的结果,从而说明本文方法的有效性。 相似文献
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提出了一种受多维变量影响的解决系统误差的半参数估计的薄板样条法,分析了其正则矩阵R,以某一重力异常数据处理算例验证了其正确性与可行性. 相似文献
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在半参数模型估计中,均假设观测误差服从正态分布.当观测量含有粗差时,粗差对参数和非参数估计的影响是不可忽略.基于此,首先在总结线性参数模型稳健估计基本理论的基础上,论述了M估计权因子的确定方法.然后提出了半参数模型稳健估计方法,并导出半参数模型(广义)补偿最小二乘稳健估计的基本公式.最后通过两个模拟算例验证了其估计方法的有效性. 相似文献
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中国沿海海表温度均一性检验和订正 总被引：4，自引：1，他引：3
利用惩罚最大T检验（Penalized Maximal T test,PMT）方法,选取均一的邻近气象站为参考站,基于月平均地面气温（SAT）资料,利用相关系数权重平均方法构建参考序列,同时结合元数据信息,对1960-2011年中国沿海27个海洋观测站月平均海表温度（SST）进行了均一性检验与订正,并分析了造成海表温度序列非均一的主要原因。结果表明,中国沿海海洋台站海表温度资料存在较为严重的非均一性问题,几乎所有的台站都存在断点,仪器变更（包括人工观测转自动观测）（占总断点数的52.4%）和迁站（占总断点数的33.3%）是造成序列非均一的主要原因。整套资料负订正量所占比例较高,这种负订正量与人工转自动观测后海表温度观测值偏低有密切关系。这也使得订正后中国沿海平均海表温度趋势与订正前存在明显差异,订正后中国沿海海表温度呈明显的加速上升趋势。 相似文献
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PMFT方法对我国年平均风速的均一性检验 总被引：4，自引：0，他引：4
利用惩罚最大F检验(PMFT)方法并结合详尽的台站历史沿革信息对我国701个气象观测台站年平均风速资料进行了均一性检验,结果表明该检验方法能够应用于对年平均风速资料进行均一性检验,我国年平均风速资料的不连续点主要集中在1～2个,已检验的701个台站中有61.3%的台站年平均风速序列是均一的,表明我国大部分台站风速资料均一性情况良好。仪器变化和台站迁移是引起年平均风速序列非均一性的主要原因,而仪器变化中的仪器换型是造成年平均风速序列非均一性的最重要原因。 相似文献