Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 多卫星传感器南海叶绿素a浓度遥感数据融合 | |
| 李新星1; 张亭禄2; 田林2; 王晓菲2; 刘金刚1 | |
| 2015 | |
| 发表期刊 | 遥感学报
 |
| ISSN | 1007-4619 |
| 卷号 | 19期号:4页码:680 |
| 摘要 | 利用平均法、生物光学模型法和最优插值法3种数据融合方法对卫星传感器MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS获取的南海叶绿素a浓度的数据进行了融合,通过比较融合产品的质量,对3融合方法进行了评价。(1)利用现场测量的南海遥感反射率和叶绿素a浓度数据建立了南海叶绿素a浓度的反演模型,并应用于MODIS-Aqua、 MOIDS-Terra及MERIS Level 2反射率数据,获取南海叶绿素a浓度。(2)将平均法、生物光学模型法、最优插值法分别应用于上述3颗卫星的叶绿素a数据进行数据融合,并用现场测量的同步叶绿素数据对融合后的产品进行了印证。(3)利用3种融合方法分别对南海2011年MODIS-Aqua、MODIS-Terra和MERIS等3个传感器的叶绿素a数据进行了月融合,分析了融合的南海叶绿素a浓度的时空分布特征。结果表明,融合数据大幅度提高了空间覆盖率,且具有较高可信度。平均法、生物光学法和优化插等3种融合方法性能有较大的不同,生物光学法具有高的运行速度,但有时空间覆盖率仍不能满足要求; 优化插值法具有高的空间覆盖率,但其运行速度较慢。因此,在具体应用中,应根据需求选择合适的融合方法。 |
| 关键词 | 数据融合方法 南海叶绿素a浓度 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/25617 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.中国海洋大学 |
| 第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李新星,张亭禄,田林,等. 多卫星传感器南海叶绿素a浓度遥感数据融合[J]. 遥感学报,2015,19(4):680. |
| APA | 李新星,张亭禄,田林,王晓菲,&刘金刚.(2015).多卫星传感器南海叶绿素a浓度遥感数据融合.遥感学报,19(4),680. |
| MLA | 李新星,et al."多卫星传感器南海叶绿素a浓度遥感数据融合".遥感学报 19.4(2015):680. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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