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基于机器学习的日尺度短波净辐射气候资源遥感反演研究
被引量:
6
1
作者
应王敏
刘晓洁
+4 位作者
房世峰
李秀娟
赖明
张旭振
吴骅
《资源科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第10期1998-2009,共12页
日尺度地表短波净辐射(DNSSR)是大部分陆面过程模型、全球环流模型、陆-气交换过程模型和各种水文模型的重要输入参数,在自然资源调查、生态环境监测、能量平衡研究等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文通过匹配MODIS双星遥感观测...
日尺度地表短波净辐射(DNSSR)是大部分陆面过程模型、全球环流模型、陆-气交换过程模型和各种水文模型的重要输入参数,在自然资源调查、生态环境监测、能量平衡研究等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文通过匹配MODIS双星遥感观测和FLUXNET日尺度地面观测数据,筛选出包含18个自变量总计15531对的有效样本,利用机器学习的随机森林方法构建了日尺度DNSSR遥感反演模型,并利用地面实测数据对模型结果进行了真实性检验。结果表明,构建的日尺度DNSSR遥感模型的偏差Bias为-0.1 W/m2,均方根误差RMSE为27.8W/m2,决定系数R2为0.90,表现出良好的精度。基于此过程,得到MODIS双星反演的DNSSR全球分布结果,并与不同季节下再分析ERA5数据扩展得到的DNSSR数据进行了对比,发现两者全球分布特征基本一致,且均与太阳能量随季节变化分布特点密切相关。为进一步证实验证的结果,将ERA5和地面站点实测数据作了进一步的对比,结果从侧面证实了本文构建的MODIS的DNSSR产品精度远高于ERA5的DNSSR,而且其产品空间分辨率也有了极大提升。研究结果证明,本文提出的基于MODIS双星观测与机器学习的日尺度DNSSR反演模型具有反演精度高、空间分辨率高、具备时间连续性等优点,能够有效移植至其他气候资源的遥感反演。
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关键词
气候资源
日
尺度
地表
短波
净
辐射
(
dnssr
)
机器学习
遥感
反演
原文传递
题名
基于机器学习的日尺度短波净辐射气候资源遥感反演研究
被引量:
6
1
作者
应王敏
刘晓洁
房世峰
李秀娟
赖明
张旭振
吴骅
机构
中国科学院地理科学与资源研究所
中国地质大学(武汉)资源学院
中国地质调查局烟台海岸带地质调查中心
中国科学院大学资源与环境学院
出处
《资源科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第10期1998-2009,共12页
基金
全国自然资源要素综合观测体系规划与部署项目(DD20208063)
黄河流域自然资源要素综合观测试点项目(DD20208066)
自然资源要素综合观测数据集成与应用服务项目(DD20208067)。
文摘
日尺度地表短波净辐射(DNSSR)是大部分陆面过程模型、全球环流模型、陆-气交换过程模型和各种水文模型的重要输入参数,在自然资源调查、生态环境监测、能量平衡研究等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文通过匹配MODIS双星遥感观测和FLUXNET日尺度地面观测数据,筛选出包含18个自变量总计15531对的有效样本,利用机器学习的随机森林方法构建了日尺度DNSSR遥感反演模型,并利用地面实测数据对模型结果进行了真实性检验。结果表明,构建的日尺度DNSSR遥感模型的偏差Bias为-0.1 W/m2,均方根误差RMSE为27.8W/m2,决定系数R2为0.90,表现出良好的精度。基于此过程,得到MODIS双星反演的DNSSR全球分布结果,并与不同季节下再分析ERA5数据扩展得到的DNSSR数据进行了对比,发现两者全球分布特征基本一致,且均与太阳能量随季节变化分布特点密切相关。为进一步证实验证的结果,将ERA5和地面站点实测数据作了进一步的对比,结果从侧面证实了本文构建的MODIS的DNSSR产品精度远高于ERA5的DNSSR,而且其产品空间分辨率也有了极大提升。研究结果证明,本文提出的基于MODIS双星观测与机器学习的日尺度DNSSR反演模型具有反演精度高、空间分辨率高、具备时间连续性等优点,能够有效移植至其他气候资源的遥感反演。
关键词
气候资源
日
尺度
地表
短波
净
辐射
(
dnssr
)
机器学习
遥感
反演
Keywords
climatic resources
daily net surface shortwave radiation(
dnssr
)
machine learning
remote sensing
retrieval
分类号
P407 [天文地球—大气科学及气象学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的日尺度短波净辐射气候资源遥感反演研究
应王敏
刘晓洁
房世峰
李秀娟
赖明
张旭振
吴骅
《资源科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
6
原文传递
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