基于DIEOF方法重构海表叶绿素a遥感缺失数据

以2007年1月到2010年12月的MODIS Aqua CHL-a Level 2海表水色产品为基础数据,获得南海北部海域海表叶绿素a浓度的月平均影像集,基于影像集数据的时空相关性利用DIEOF(Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions)方法重构其缺失数据。通过分析重构前后数据变化、验证重构结果的时空特征、计算模型精度指标等对重构结果进行评价。研究结果表明:DIEOF方法重构的MODIS海表叶绿素a影像,能够体现研究区海表叶绿素a的时空变化特征,重构结果的复相关系数R2可达到0.98,平均绝对误差MAE小于0.01;该方法重构过程中无需先验信息,易操作,能够有效重构大面积成片缺失或缺失比例较高的影像。