| 基于SCLSTM模型的MODIS地表温度产品重建方法 |
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| 引用本文： | 宋冬梅,张曼玉,单新建,王斌.基于SCLSTM模型的MODIS地表温度产品重建方法[J].地震地质,2023(6):1349-1369. |
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| 作者姓名： | 宋冬梅 张曼玉 单新建 王斌 |
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| 作者单位： | 1. 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院;2. 海洋矿物资源实验室,青岛海洋科学技术国家实验室;3. 中国地震局地质研究所 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2019YFC1509202)；;国家自然科学基金(41772350,61371189,41701513)共同资助； |
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| 摘 要： | MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)LST(Land Surface Temperature,地表温度)产品在大气物质和能量交换、气候变化研究及地震前兆热异常探测等方面具有重要价值。然而，由于云的遮挡导致MODIS LST数据产品中存在大量空值，限制了其广泛应用。为此，文中提出了一种基于混合模型的地表温度重建方法——SCLSTM(即SSA-CLSTM)。与传统方法相比，该方法无需建立复杂的回归关系模型。此外，由于CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)能够充分提取一维时间序列数据的局部特征，而LSTM(Long Short-Term Me mory,长短期记忆)能够充分学习数据的长时间序列特征，因此将CNN和LSTM结合能够更加充分地学习数据的潜在特征。首先，使用SSA(Singular Spectrum Analysis,奇异谱分析)模型提取出地表温度时间序列中的趋势值用于填补缺值像元，实现地表温度的初步重建。然后，再利用SCLSTM(即1DCNN-3层堆叠...
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| 关 键 词： | 地表温度 SSA CNN LSTM MODIS |
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