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一个针对被动微波AMSR-E数据反演地表温度的物理统计算法

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毛克彪 1   施建成 1   李召良 2   覃志豪 1   李满春 3   徐斌 4  
文摘 用MODIS的地表温度产品和AMSR—E不同通道之间的亮度温度回归分析表明用89GHzV做地表温度反演主通道的精度最高．用AIEM模型模拟表明，土壤粗糙度和土壤水分变化引起土壤辐射率变化可以通过不同极化波段的差值得到有效的消除，从而克服了被动微波反演地表温度中辐射率不稳定的困难．通过回归系数分析表明，不同的地表覆盖类型的辐射机制是不同的．要精确地反演地表温度，至少对地表分成三种覆盖类型，即水覆盖的地表、雪覆盖的地表以及非雪和水覆盖的地表．以MODIS地表温度产品作为评价标准，物理统计方法的平均精度在2～3℃．
来源 中国科学. D辑 , 地球科学,2006,36(12):1170-1176 【核心库】
关键词 亮度温度 ; 地表温度 ; AMSR-E ; MODIS ; AIEM
地址

1. 中国科学院遥感应用研究所, 遥感科学国家重点实验室, 北京, 100101  

2. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京, 100101  

3. 南京大学国际地球系统科学研究所, 南京, 210093  

4. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业生态研究室, 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室, 北京, 100081

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1006-9267
学科 大气科学(气象学)
基金 国家自然科学基金项目 ;  中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室基金 ;  中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学国家重点实验室项目
文献收藏号 CSCD:2667129

参考文献 共 23 共2页

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引证文献 26 篇

1 郑有飞 基于AMSR-E数据的被动微波遥感干旱指数研究 南京气象学院学报,2009,32(2):189-195
被引 5 次

2 毛克彪 利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法 高技术通讯,2009,19(11):1195-1200
被引 6 次

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