高分辨率反射率时间序列重建算法研究OA
该文主要围绕着高分辨率植被反射率时间序列重建过程中所遇到的数据噪声多、数据缺失量大等问题,提出基于气象数据和物候信息的高分辨率反射率时间序列重建算法(HTRA).HTRA基于重建预测模型构建、时序数据去噪算法研究、重建策略建立为主要内容,以神经网络和多源数据耦合为主要技术,利用真实值进行重建.以华北平原的一个区域为研究区,重建得到该区域农田的红光反射率和近红外反射率 2016-2019年时空连续数据.通过对重建结果进行定性的分析验证可以得到,HTRA算法具备很强的抗噪、抗缺失能力,重建出的反射率能够很好的重建出植被本身的物候特征.
文远;李静
中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094||中国科学院大学 资源与环境学院,北京 101408中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094
大气科学
反射率时间序列重建高分辨率农田时空连续
reflectivitytime series reconstructionhigh resolutionfarmlandspatio-temporal continuity
《科技创新与应用》 2023 (021)
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