| 基于Savitzky-Golay滤波算法的FY-2F地表温度产品时间序列重建 |
| |
| 引用本文： | 吴迪,陈健,石满,覃帮勇,李盛阳.基于Savitzky-Golay滤波算法的FY-2F地表温度产品时间序列重建[J].国土资源遥感,2019(2). |
| |
| 作者姓名： | 吴迪 陈健 石满 覃帮勇 李盛阳 |
| |
| 作者单位： | 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院;中国科学院空间应用工程与技术中心太空应用重点实验室 |
| |
| 摘 要： | 卫星遥感技术可获取大面积、空间连续的地表温度(land surface temperature,LST),为全球变化、生态环境和农业生产等领域提供了宝贵的数据源,但受到云、气溶胶、观测角度和太阳光照角度等影响,遥感反演的LST在时间和空间上均存在不同程度的缺失,限制了LST遥感产品的应用。以长江三角洲地区为研究区,以风云2号F星(FY-2F) LST日均值产品为数据源,利用LST时间序列特征,基于Savitzky-Golay(S-G)滤波算法进行了LST长时间序列的重建研究。结果表明,研究区重建前FY-2F LST产品的平均时相缺失率为19. 43%,经滤波后缺失率降低为1. 69%,并能够保证LST空间一致性。通过模拟验证,S-G滤波重建LST的拟合精度为0. 95,平均绝对误差为1. 35 K,具有较高的精度,可以用于进一步热环境时空分布规律的研究。
|
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
