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基于FY-3C MWRI数据的南极海冰密集度反演
1
作者
康健强
王星东
李国应
《河南科技》
2019年第14期147-149,共3页
基于2018年9月的风云3号C星(FY-3C)微波成像仪(MWRI)数据,通过LASI算法对南极海冰密集度进行反演,并将结果与德国布莱梅大学提供的同期海冰密集度结果进行对比验证。结果表明:基于FY-3 CMWRI数据的海冰密集度反演结果与布莱梅大学的海...
基于2018年9月的风云3号C星(FY-3C)微波成像仪(MWRI)数据,通过LASI算法对南极海冰密集度进行反演,并将结果与德国布莱梅大学提供的同期海冰密集度结果进行对比验证。结果表明:基于FY-3 CMWRI数据的海冰密集度反演结果与布莱梅大学的海冰密集度结果基本相同,9月平均海冰密集度分别为0.888和0.901,两者相差1.44%;平均海冰面积分别为15.635×106km2和16.374×106km2,两者相差4.52%;海冰面积趋势的相关系数达0.91。因此,基于FY-3C MWRI数据的LASI算法反演海冰密集度是可行的。
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关键词
fy-
3
C
MWRI
LASI算法
海冰密集度
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职称材料
题名
基于FY-3C MWRI数据的南极海冰密集度反演
1
作者
康健强
王星东
李国应
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《河南科技》
2019年第14期147-149,共3页
文摘
基于2018年9月的风云3号C星(FY-3C)微波成像仪(MWRI)数据,通过LASI算法对南极海冰密集度进行反演,并将结果与德国布莱梅大学提供的同期海冰密集度结果进行对比验证。结果表明:基于FY-3 CMWRI数据的海冰密集度反演结果与布莱梅大学的海冰密集度结果基本相同,9月平均海冰密集度分别为0.888和0.901,两者相差1.44%;平均海冰面积分别为15.635×106km2和16.374×106km2,两者相差4.52%;海冰面积趋势的相关系数达0.91。因此,基于FY-3C MWRI数据的LASI算法反演海冰密集度是可行的。
关键词
fy-
3
C
MWRI
LASI算法
海冰密集度
Keywords
fy-3cmwri
LASI algorithm
sea ice concentration
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FY-3C MWRI数据的南极海冰密集度反演
康健强
王星东
李国应
《河南科技》
2019
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