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用MODIS数据反演近地表空气温度的RM-NN算法 被引量：3
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作者 毛克彪 马莹 +1 位作者 夏浪 沈心一 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期462-466,共5页
基于辐射传输模型(RM)和动态学习神经网络(NN),成功进行了用MODIS数据反演近地表空气温度的研究,并给出了完成这种反演的RM-NN算法。该算法用RM来模拟不同地面辐射状况下(包括不同的地表温度、近地表空气温度、发射率和大气水汽含量)卫... 基于辐射传输模型(RM)和动态学习神经网络(NN),成功进行了用MODIS数据反演近地表空气温度的研究,并给出了完成这种反演的RM-NN算法。该算法用RM来模拟不同地面辐射状况下(包括不同的地表温度、近地表空气温度、发射率和大气水汽含量)卫星高度获得的辐射强度数据集,用动态学习神经网络来进行反演计算。反演分析结果表明,近地表空气温度不能直接精确地用MODIS数据反演计算得到,如果能把地表温度和发射率以及大气水汽含量作为先验知识,则能够比较精确地反演近地表空气温度。模拟分析表明,平均误差和标准偏差分别大约是0.8K和0.9K,如果考虑地表温度和发射率的误差,平均误差和标准偏差分别为1.5K和1.8K。反演结果和地面气象站点数据比较表明,合理地利用先验知识使得RM-NN算法能够用MODIS数据比较精确地反演近地表空气温度。 展开更多
关键词 热红外遥感 神经网络(NN) MODTRAN 中分辨率成像光谱仪(MODIS) 近地表空气温度
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