论文摘要
太阳诱导叶绿素荧光数据是反映全球植被总初级生产力的关键指标,对于监测全球或地区性的植被生产力变化和气候变化的影响具有重大意义.然而,目前为止仍没有高分辨率和全球覆盖的可用原始数据集.虽然存在一些全球性的重建数据集,但一般存在区域特异性不够明显等问题,从而一定程度上限制了该数据在特定的兴趣区域上的可用性.为了探索重建基于兴趣区域的叶绿素荧光数据的方法,本研究以华北平原为例,综合遥感数据处理技术,机器学习方法和生态学原理,对原始轨道碳观测者二号卫星所提供的叶绿素荧光数据集和MODIS地表反照率数据建模.重建数据集基于兴趣区域内原始数据的时空特征而建,具有连续的空间覆盖和更高的空间分辨率,经过验证,该框架可以为特定区域提供有效的有针对性的的叶绿素荧光数据,可为兴趣区域的与叶绿素荧光数据有关的研究提供数据支持.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 于龙龙,罗泽,阎保平
关键词: 叶绿素荧光,轨道碳观测者二号,遥感,机器学习,兴趣区域,数据重建
来源: 计算机系统应用 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 生物学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学
基金: 国家科技部国家科技基础条件平台项目(DKA2017-12-02-18)~~
分类号: Q948;TP79
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007086
页码: 133-139
总页数: 7
文件大小: 1157K
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