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新型传感器土壤湿度产品在水分循环、农业管理等领域应用之前,需要评价其在不同区域的反演精度与数据质量。该文针对目前全球空间分辨率最高的AMSR2(advanced microwave scanning radiometer 2)3级微波土壤湿度产品,实现了缺失数据重建及其反演精度评价目的。论文研究引入离散余弦函数表达的惩罚最小二乘回归(discrete cosine transformation-partial least square,DCT-PLS)方法,重建因卫星轨道等原因造成的缺失与异常值,以构建时空分布连续的土壤湿度数据;进而以山西省为例,采用1 km分辨率的MODIS光学波段数据对AMSR2微波产品进行降尺度处理,通过实测土壤湿度、温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)验证评价这2种不同尺度的微波土壤湿度数据质量。结果表明:DCT-PLS方法能够充分利用三维时空信息对缺失数据进行重建,重建后土壤湿度具有较高质量;10、1 km 2种尺度的土壤湿度与实测土壤湿度在空间分布上较为吻合,2个示例日期中降尺度土壤湿度与TVDI之间的相关性提高了0.352、0.4264,能够更为准确地反映土壤湿度空间分布细节;通过实测数据、TVDI指数的校验,降尺度前后的AMSR2土壤湿度数据表现出了较高的质量与可靠性。 相似文献
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