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基于光谱-环境随机森林回归模型的MODIS积雪面积比例反演研究 被引量:6
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作者 孙兴亮 郝晓华 +2 位作者 王建 赵宏宇 纪文 《冰川冻土》 CSCD 北大核心 2022年第1期147-158,共12页
积雪面积比例(Fractional Snow Cover,FSC)数据能在亚像元尺度上定量的描述像元内积雪覆盖的程度,相比二值积雪面积数据可以更加精确地估计积雪覆盖的面积。基于机器学习的随机森林回归模型可以表示高维的非线性关系,可显著提高MODIS FS... 积雪面积比例(Fractional Snow Cover,FSC)数据能在亚像元尺度上定量的描述像元内积雪覆盖的程度,相比二值积雪面积数据可以更加精确地估计积雪覆盖的面积。基于机器学习的随机森林回归模型可以表示高维的非线性关系,可显著提高MODIS FSC的反演精度。采用随机森林回归模型结合光谱、环境信息构建了一个新的回归模型——光谱-环境随机森林回归(Spectral Environment Random Forest Regressor,SE-RFR)模型,用于MODIS数据反演中国区域的FSC。利用中国典型积雪区内由Landsat 8地表反射率数据获取的FSC数据作为参考值,对SE-RFR模型的反演精度进行评估。研究表明,利用“SE-RFR”获取的FSC数据RMSE、MAE分别为0.160、0.104,精度较高。此外,根据SE-RFR模型与未加入环境信息的随机森林回归(S-RFR)模型比较结果可知,加入环境信息的随机森林回归模型提高了FSC反演的精度,特别是在受环境信息影响较大的青藏高原地区,RMSE从0.200降低到0.181。最后,将SE-RFR模型与目前使用广泛的MODIS FSC反演模型FSC_NDSI、MODSCAG和SSEmod进行了比较,结果表明SE-RFR模型的RMSE与FSC_NDSI、MODSCAG和SSEmod模型的RMSE相比,平均RMSE分别提高了12.0%、8.3%和5.5%。总体来说,SE-RFR模型可以准确地提取MODIS FSC,对于区域乃至全球FSC产品制备具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 MODIS 光谱信息 环境信息 积雪面积比例 FSC 随机森林
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查干湖冰封期光谱特征及影响因素
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作者 石晓光 杨倩 +5 位作者 周超 纪文 陶锋 李维邦 赵瑞雪 林楠 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1491-1500,I0038,共11页
湖冰光谱特征是湖冰遥感反演的物理基础,是研究湖冰光学特性和空间分布的理论依据。本文以查干湖为例,使用ASD Field Spec 4便携式地物光谱仪采集冰封期不同类型湖冰、积雪和水体光谱,利用Savitzky-Golay滤波法和包络线去除法分析白冰... 湖冰光谱特征是湖冰遥感反演的物理基础,是研究湖冰光学特性和空间分布的理论依据。本文以查干湖为例,使用ASD Field Spec 4便携式地物光谱仪采集冰封期不同类型湖冰、积雪和水体光谱,利用Savitzky-Golay滤波法和包络线去除法分析白冰、灰冰、黑冰、雪冰、积雪和水体的反射光谱特征,探索气泡对湖冰反射光谱特征的影响。积雪和雪冰、白冰和灰冰、黑冰和水体的反射特征随着波长的变化特征基本一致,冰的反射率介于积雪和水体之间,其中白冰的反射率高于灰冰和黑冰,在包络线去除结果中,黑冰和水体在440 nm吸收谷处的吸收面积为5.184和10.878、吸收深度为0.052和0.106,雪、雪冰、白冰、灰冰在800和1030 nm吸收谷处的吸收面积和吸收深度的变化表现为雪<雪冰<灰冰<白冰。气泡是影响湖冰光谱特征的重要因素,气泡使白冰反射率减小和黑冰反射率增大,并且气泡使得白冰在800/1030 nm和黑冰在440 nm处的吸收面积和吸收深度减小,其中气泡大小和疏密程度的不同会导致湖冰反射率的影响程度存在差异。同时,本文选取时间同步的Landsat 8 OLI遥感影像,在完成辐射校正、大气校正和Fmask去云处理后,根据实测光谱特性差异选取敏感波段和最佳遥感指数实现湖冰遥感分类。结果显示,红波段和近红外波段是湖冰遥感分类的最佳波段,结合光谱特征、波段运算和阈值法能有效区分积雪、湖冰和水体。 展开更多
关键词 湖冰 光谱 反射特征 气泡 查干湖
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冀鲁豫省际边界区域撂荒地提取与分析 被引量:3
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作者 丁锐 张二梅 +2 位作者 谢紫菁 纪文 邵怀勇 《湖北农业科学》 2019年第13期122-128,共7页
以受“边际化规律”影响下撂荒现象突出的冀鲁豫三省交界处为研究区,基于30m分辨率的Landsat数据,将可见光、近红外、中红外波段及多项归一化指数进行多波段组合。运用CART决策树分类方法提取研究区各区(县)每年撂荒面积及撂荒率变化,... 以受“边际化规律”影响下撂荒现象突出的冀鲁豫三省交界处为研究区,基于30m分辨率的Landsat数据,将可见光、近红外、中红外波段及多项归一化指数进行多波段组合。运用CART决策树分类方法提取研究区各区(县)每年撂荒面积及撂荒率变化,分析撂荒耕地空间格局并对撂荒驱动因素进行探寻。结果表明,基于决策树分类方法的分类平均精度达到89.15%;2000—2018年研究区撂荒面积有些许波动但总体呈下降趋势;2002年撂荒面积最大,2015年后撂荒面积维持在较低水平;冀鲁豫省际边界区撂荒时间大部分仅存在1~2年,常年撂荒较少;研究区复垦较好,年均复垦率32%;当地撂荒主要受制于务农人口占比、农业生产效率和政府政策等因素。 展开更多
关键词 撂荒地 CART 决策树 冀鲁豫
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北京冬奥会张家口赛区未来三十年积雪物候数据集
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作者 杨雅茹 赵春雷 +2 位作者 李弘毅 邵东航 纪文 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2022年第3期65-78,共14页
在全球变暖大背景下,积雪的时空变化对冰雪运动具有显著影响。张家口赛区作为北京2022年冬奥会冰雪运动主要竞赛场地之一,研究该地区未来积雪变化与积雪物候对冰雪运动发展有重要意义。本研究以降尺度的CMIP6气候模式预报数据为模型驱... 在全球变暖大背景下,积雪的时空变化对冰雪运动具有显著影响。张家口赛区作为北京2022年冬奥会冰雪运动主要竞赛场地之一,研究该地区未来积雪变化与积雪物候对冰雪运动发展有重要意义。本研究以降尺度的CMIP6气候模式预报数据为模型驱动数据,驱动GBEHM寒区生态水文模型制作了2021–2050年张家口赛区包括积雪日数、积雪初日、终日以及连续积雪天数以及积雪期长度在内的积雪物候数据,对北京冬奥会张家口赛区未来三十年的积雪状况进行了预测。积雪范围数据经Landsat 8参考值验证,得到总体精度为77%。本数据集可为冰雪赛事的开展提供人工降雪量的参考,指导未来冰雪运动场馆建设及运营,同时可支持积雪资源管理及北京冬奥会张家口赛区未来积雪物候与气候变化等研究。 展开更多
关键词 冬奥赛场 积雪物候 CMIP6
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1980–2020年AVHRR中国积雪物候数据集
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作者 郝晓华 赵琴 +2 位作者 纪文 王建 李弘毅 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2022年第3期45-54,共10页
积雪物候是指季节性积雪随季节周期的变化趋势和变化规律,对融雪径流、土壤冻融、植被物候和动物迁徙等过程有着重要影响,是积雪区能量平衡、水文、生态及气象模型的重要输入因子,也是积雪变化研究主要内容之一。中国是中低纬度主要的... 积雪物候是指季节性积雪随季节周期的变化趋势和变化规律,对融雪径流、土壤冻融、植被物候和动物迁徙等过程有着重要影响,是积雪区能量平衡、水文、生态及气象模型的重要输入因子,也是积雪变化研究主要内容之一。中国是中低纬度主要的季节性积雪区,积雪物候研究具有重要的意义。本文基于1980–2020年5 km AVHRR逐日无云积雪面积产品,制备了中国长时间序列积雪物候数据集,该数据集包含积雪日数、积雪初日、积雪终日三个数据子集。利用地面气象台站实测雪深数据对产品进行验证,验证结果表明:积雪日数、积雪初日和积雪终日验证相关系数R2分别为0.80,0.76和0.94,均方根误差RMSE分别为22.78天,17.87天和16.39天,平均绝对误差MAE分别为13.26天,7.51天和7.76天,精度可靠。本数据集可服务于中国积雪时空变化分析,为气候变化,水文水资源,生态环境,人文经济等科学研究、工程建设以及社会服务提供基础数据资料。 展开更多
关键词 中国 1980–2020 AVHRR 积雪日数 积雪初日 积雪终日
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