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基于改进S-G滤波和非监督分类局部核回归的中国LAI时序数据融合研究
被引量:
1
1
作者
谢昭颖
沈润平
+3 位作者
黄安奇
邢雅洁
王云宇
刘晓利
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期2249-2267,共19页
叶面积指数Leaf Area Index(LAI)是表征植被冠层结构的重要参数,其遥感产品常常因云、气溶胶、积雪、算法和仪器问题等因素影响,导致数据质量差或缺失,严重影响LAI数据集的应用。本文提出了一种基于改进S-G滤波和非监督分类局部核回归的...
叶面积指数Leaf Area Index(LAI)是表征植被冠层结构的重要参数,其遥感产品常常因云、气溶胶、积雪、算法和仪器问题等因素影响,导致数据质量差或缺失,严重影响LAI数据集的应用。本文提出了一种基于改进S-G滤波和非监督分类局部核回归的LAI时序数据融合方法,并利用2014—2020年MODIS LAI、PROBA-V LAI、VIIRS LAI产品数据,开展归一化融合研究,以提高产品的一致性、连续性和精确性。结果表明,融合LAI与源产品及其他LAI产品(MCD15A2H、MOD15A2H、VNP15A2H、PROBA-V)的LAI值频率分布、时序变化表现出良好的一致性,并有较好的相关性,R2分别为0.85、0.77、0.84和0.89,与这4个产品相比,数据缺失频率总体下降,时间连续性有所提高,相较于MCD15A2H LAI(19.59%)、MOD15A2H LAI(25.54%)、VNP15A2H LAI(23.33%)和PROBA-V LAI(9.64%),融合LAI平均缺失频率降低为5.04%。与其他产品比较,融合LAI与地面实测值的相关性最好,决定系数(R2)达0.76,比其他产品高0.03~0.2,均方根误差(RMSE)为1.16 m^(2)/m^(2),比其他产品低(0.1~0.66)m^(2)/m^(2),具有较高的精度。
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关键词
叶面积指数(LAI)
MODIS
PROBA-V
VIIRS
归一化
数据融合
局部核回归模型
原文传递
题名
基于改进S-G滤波和非监督分类局部核回归的中国LAI时序数据融合研究
被引量:
1
1
作者
谢昭颖
沈润平
黄安奇
邢雅洁
王云宇
刘晓利
机构
南京信息工程大学地理科学学院
中国科学院南京土壤研究所
出处
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期2249-2267,共19页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1506602)
国家自然科学基金重点项目(91437220)。
文摘
叶面积指数Leaf Area Index(LAI)是表征植被冠层结构的重要参数,其遥感产品常常因云、气溶胶、积雪、算法和仪器问题等因素影响,导致数据质量差或缺失,严重影响LAI数据集的应用。本文提出了一种基于改进S-G滤波和非监督分类局部核回归的LAI时序数据融合方法,并利用2014—2020年MODIS LAI、PROBA-V LAI、VIIRS LAI产品数据,开展归一化融合研究,以提高产品的一致性、连续性和精确性。结果表明,融合LAI与源产品及其他LAI产品(MCD15A2H、MOD15A2H、VNP15A2H、PROBA-V)的LAI值频率分布、时序变化表现出良好的一致性,并有较好的相关性,R2分别为0.85、0.77、0.84和0.89,与这4个产品相比,数据缺失频率总体下降,时间连续性有所提高,相较于MCD15A2H LAI(19.59%)、MOD15A2H LAI(25.54%)、VNP15A2H LAI(23.33%)和PROBA-V LAI(9.64%),融合LAI平均缺失频率降低为5.04%。与其他产品比较,融合LAI与地面实测值的相关性最好,决定系数(R2)达0.76,比其他产品高0.03~0.2,均方根误差(RMSE)为1.16 m^(2)/m^(2),比其他产品低(0.1~0.66)m^(2)/m^(2),具有较高的精度。
关键词
叶面积指数(LAI)
MODIS
PROBA-V
VIIRS
归一化
数据融合
局部核回归模型
Keywords
Leaf Area Index(LAI)
MODIS
PROBA-V
VIIRS
normalization
data fusion
Local Kernel Regression Method
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
Q948 [生物学—植物学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进S-G滤波和非监督分类局部核回归的中国LAI时序数据融合研究
谢昭颖
沈润平
黄安奇
邢雅洁
王云宇
刘晓利
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
原文传递
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参考文献
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