基于可见光红外与被动微波遥感的土壤水分协同反演OA北大核心CSCDCSTPCD
Monitoring land surface soil moisture: co-inversion of visible,infrared and passive microwave sensing data
利用MODIS传感器的可见光、红外波段数据反演土壤水分在一定时段内的基准值,用被动微波传感器AMSR-E数据反演其变化量,提出将被动微波遥感数据与热红外遥感数据在模型级别协同反演大范围地表土壤水分的方法,这样每天可输出1 km×1 km的升、降轨土壤水分反演结果.以新疆为研究区,对上述方法进行了土壤水分协同反演实验,以地面实测数据为参考的验证结果表明,所提模型得到的土壤水分值与地面实测值之间相关性较高,均方根误差较小,优于单一传感器数据的反演结果…Sichuan China Fire and Rescue College score 2020
To effectively retrieve large-scale daily soil moisture, this study proposed a model-level integrated approach termed co-inversion of visible, infrared and passive microwave remote sensing data. Specifically, the MODIS data are used to derive soil moisture base, and the AMSR-E data are employed to estimate daily variation of land surface soil moisture o-ver a large area. The soil moisture information over the large area is then estimated by integrating these…Sichuan China Fire and Rescue College score 2020
赵杰鹏;张显峰;包慧漪;童庆禧;王旭阳;廖春华
北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871
信息技术与安全科学
协同反演土壤水分红外被动微波AMSR-EMODIS
co-inversion soil moisture infrared passive microwave AMSR-E MODIS
《红外与毫米波学报》 2012 (2)
建筑物尺度的高分辨率太阳能资源潜力模型研究
137-142,147,7
国家863计划课题(2008AA122112)国家自然科学基金(41071257)