地球信息科学学报 ›› 2017, Vol. 19 ›› Issue (6): 854-860.doi: 10.3724/SP.J.1047.2017.00854
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收稿日期:
2016-10-24
修回日期:
2017-02-22
出版日期:
2017-06-20
发布日期:
2017-06-20
通讯作者:
谢谟文
E-mail:791845146@qq.com;mowenxie@126.com
作者简介:
作者简介:贾艳昌(1986-),男,河南平顶山人,博士生,主要从事岩土灾害监测及其稳定性评价研究。E-mail:
基金资助:
JIA Yanchang1(), XIE Mowen1,*(
), JIANG Hongtao2
Received:
2016-10-24
Revised:
2017-02-22
Online:
2017-06-20
Published:
2017-06-20
Contact:
XIE Mowen
E-mail:791845146@qq.com;mowenxie@126.com
摘要:
土壤水分是陆面生态系统和能量循环的核心变量之一,利用微波遥感技术获得的土壤水分产品的时间分辨率一般是2-3 d,因此精确地获得具有较高时间分辨率的土壤水分成了人们关注的焦点。本文尝试将SMAP (the Soil Moisture Passive and Active)土壤水分和MODIS光学数据相结合,利用广义回归神经网络进行全球36 km土壤水分的估算,提升SMAP土壤水分的时间分辨率。结果显示,广义回归神经网络估算土壤水分与SMAP保持了高相关性(r = 0.7528),但其却保留了较高的误差 (rmse = 0.0914 m3/m3)。尽管如此,估算的土壤水分能够很好地保持SMAP土壤水分的整体空间变化,并且提升了土壤水分的时间分辨率(1 d)。此处,本文研究了SMAP土壤水分与MODIS光学数据之间的关系,这对今后利用机器学习进行SMAP土壤水分降尺度研究提供了重要的参考价值。
贾艳昌, 谢谟文, 姜红涛. 全球36 km格网土壤水分逐日估算[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(6): 854-860.DOI:10.3724/SP.J.1047.2017.00854
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表3
IGBP 土地利用类型GRNN 36 km土壤水分的评估"
IGBP类型 | 编码 | r | rmse/(m3/m3) | 样本量 |
---|---|---|---|---|
常绿针叶林 | 2 | 0.4362** | 0.1323 | 594 |
常绿阔叶林 | 3 | 0.3723** | 0.1585 | 1128 |
落叶针叶林 | 4 | -0.1001 | 0.0639 | 213 |
落叶阔叶林 | 5 | 0.4411** | 0.1024 | 145 |
混交林 | 6 | 0.3816** | 0.1250 | 2913 |
开放灌丛 | 8 | 0.6111** | 0.0457 | 2854 |
多树的草原 | 9 | 0.4015** | 0.1135 | 1232 |
稀树的草原 | 10 | 0.6570** | 0.0801 | 1730 |
草原 | 11 | 07263** | 0.0739 | 2703 |
作物 | 13 | 0.6475** | 0.0848 | 2962 |
作物和自然植被的镶嵌体 | 15 | 0.5377** | 0.1118 | 1187 |
裸地或低植被覆盖地 | 17 | 0.7623** | 0.0312 | 5332 |
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