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利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据 被引量:10
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作者 盛峥 石汉青 丁又专 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期243-249,共7页
针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法——经验正交函数插值法(DINEOF)。此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小。奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos... 针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法——经验正交函数插值法(DINEOF)。此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小。奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数。实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性。 展开更多
关键词 海温数据补缺 EOF插值 SVD分解 Lanczos算子
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基于TROPOMI NO_(2)、CO及HCHO重构数据的近地面O_(3)浓度估算研究
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作者 陈小娟 秦凯 +1 位作者 Cohen Jason 何秦 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2348-2361,共14页
以TROPOMI大气成分产品为代表的卫星遥感数据在近地面臭氧(O_(3))浓度估算中表现出很好的潜力。由于云及反演算法局限性等原因,TROPOMI的大气成分产品存在一定的数据缺失,使得基于此的近地面O_(3)浓度估算数据覆盖度较低。为此,本文采... 以TROPOMI大气成分产品为代表的卫星遥感数据在近地面臭氧(O_(3))浓度估算中表现出很好的潜力。由于云及反演算法局限性等原因,TROPOMI的大气成分产品存在一定的数据缺失,使得基于此的近地面O_(3)浓度估算数据覆盖度较低。为此,本文采用经验正交函数分解插值法(DINEOF)对TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品进行缺失像元重构,并基于重构数据产品采用极限梯度提升算法(XGBoost)估算了中国大陆地区2019年—2021年高覆盖度的日最大8 h平均O_(3)浓度(MDA8 O_(3))。对比研究了DINEOF方法对TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品的缺失像元进行重构后再建模估算O_(3)的方法(方案1),使用TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品并对其缺失像元赋空值并输入其他特征变量来建模估算O_(3)的方法(方案2),有TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品的建模结果和无TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品,只有其他特征变量的建模结果相结合的方法(方案3),均可提升O_(3)模型估算结果的覆盖度。实验表明:方案1的结果最好,其十折交叉验证R^(2)=0.86,RMSE=15.86μg/m^(3),模型精度和方案2基本一致且高于方案3,在重构区域的模型精度最高(训练集R^(2)=0.82,RMSE=15.57μg/m^(3)),且当重构区域出现O_(3)重污染时(浓度大于160μg/m^(3)),能明显改善模型高值低估现象,结果的空间分布更合理。方案1估算的2019年—2021年近地面MDA8 O_(3)的平均覆盖度从33.6%提升到97.2%,使用TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO重构数据产品建模估算O_(3)可提升模型性能和模型结果的覆盖度。 展开更多
关键词 遥感 近地面O_(3) TROPOMI dineof XGBoost 数据重构
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基于DINEOF的静止海洋水色卫星数据重构方法研究 被引量:4
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作者 陈奕君 张丰 +1 位作者 杜震洪 刘仁义 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期14-23,共10页
静止轨道海洋水色成像仪(Geostationary Ocean Color Imager,GOCI)提供了时间分辨率达小时级的海洋水色数据,使得对海洋环境的逐时变化监测成为可能。然而受到海洋上空云、雾和霾的影响,数据出现连续高缺失率甚至完全缺失的情况,使得数... 静止轨道海洋水色成像仪(Geostationary Ocean Color Imager,GOCI)提供了时间分辨率达小时级的海洋水色数据,使得对海洋环境的逐时变化监测成为可能。然而受到海洋上空云、雾和霾的影响,数据出现连续高缺失率甚至完全缺失的情况,使得数据使用价值大大降低。在经验正交函数重构法(Data INterpolating Empirical Orthogonal Functions,DINEOF)的基础上,突出时间要素在重构中的地位,运用异常像元检测、拉普拉斯平滑滤波和时间模态2次分解插值,提出了适用于静止海洋水色卫星数据的重构方法——DINEOF-G。利用此方法对杭州湾2017年的GOCI总悬浮物质量浓度数据进行重构,结果表明该方法相比经典方法在重构精度上提高了8%,数据重构率提高了36%,且重构结果较好地反映了杭州湾总悬浮物质量浓度的季节变化规律和空间分布特征。 展开更多
关键词 数据重构 dineof GOCI 杭州湾 总悬浮物质量浓度
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数据驱动插值法对GNSS坐标时间序列敏感性分析 被引量:3
4
作者 明锋 曾安敏 +1 位作者 勾万祥 徐康 《测绘科学与工程》 2016年第5期4-9,共6页
在GNSS坐标时间序列分析中,数据缺失不可避免,通常采用一定的方法进行缺失数据填补。然而,目前已有的插值方法均没有顾及有色噪声对插值性能的影响。本文将地学研究中应用较广泛的两种基于数据驱动的插值方法——RegEM和DINEOF算法... 在GNSS坐标时间序列分析中,数据缺失不可避免,通常采用一定的方法进行缺失数据填补。然而,目前已有的插值方法均没有顾及有色噪声对插值性能的影响。本文将地学研究中应用较广泛的两种基于数据驱动的插值方法——RegEM和DINEOF算法,引入到GNSS坐标时间序列缺失数据填补中。在简要介绍其理论背景后,分别采用模拟数据和实测数据,分析了不同数据缺失比例、不同量级有色噪声对插值性能的影响,且与二阶多项式的插值效果进行对比。实验结果表明,RegEM算法的插值效果最佳,推荐使用该方法对GNSS坐标时间序列进行插值。 展开更多
关键词 GNSS坐标时间序列 插值方法 RegEM dineof 有色噪声
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云下遥感地表温度重构方法研究 被引量:5
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作者 周芳成 唐世浩 +2 位作者 韩秀珍 宋小宁 曹广真 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2021年第1期78-85,共8页
地表温度是研究地-气之间水热平衡的重要参数,对地表温度的全天候获取具有重要意义。热红外遥感可以获得较高分辨率空间全覆盖的地表温度产品,但是有云地区数据缺失问题制约了地表温度遥感产品的全天候应用。文章发展了2种对云下缺失的... 地表温度是研究地-气之间水热平衡的重要参数,对地表温度的全天候获取具有重要意义。热红外遥感可以获得较高分辨率空间全覆盖的地表温度产品,但是有云地区数据缺失问题制约了地表温度遥感产品的全天候应用。文章发展了2种对云下缺失的地表温度进行重构的方法,方法1是借助地表温度同化数据集发展了一种时空匹配的数据融合方法,方法2是将当前在海表参数重构研究中较为流行的经验正交函数插值法(data interpolating empirical orthogonal function,DINEOF)方法应用于地表温度的重构研究中。通过对2017年中国地区地表温度遥感数据的重构对比了2种方法的效果与精度,结果显示:2种方法在整个中国地区不同季节有云条件下精度在2.5~3.5 K之间。方法可为今后地表温度遥感数据的全天候获取提供有益帮助。 展开更多
关键词 地表温度 重构 地表温度同化数据集 经验正交函数插值法
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改进DINEOF算法在中国渤海叶绿素a遥感缺失数据重构中的应用研究
6
作者 张志恒 章超 +2 位作者 孟麟 唐凯 朱红春 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期737-748,共12页
叶绿素a(chl-a)是重要的海洋环境水色参数,但是受云雾覆盖的影响,卫星遥感chl-a产品中普遍存在数据缺失的现象,大大降低了数据的应用效果。经验正交函数插值方法(DINEOF)是目前在长时间序列缺失数据重构方面应用最广泛的数据插值重构方... 叶绿素a(chl-a)是重要的海洋环境水色参数,但是受云雾覆盖的影响,卫星遥感chl-a产品中普遍存在数据缺失的现象,大大降低了数据的应用效果。经验正交函数插值方法(DINEOF)是目前在长时间序列缺失数据重构方面应用最广泛的数据插值重构方法,本研究针对DINEOF方法在空间小尺度上过度平滑的缺陷,设计了一种面向渤海chl-a的分层重构方法(SDSDINEOF),该方法重点考虑了渤海chl-a分布呈现近岸高、中部低的规律,将渤海海域等距离分为32个区域,对位于每个区域的子数据集分别进行重构;利用该方法对2019年全年每日10时13分的渤海GOCI卫星chl-a产品进行了重构,并将其重构结果与DINEOF重构结果进行了对比分析。分析结果表明:应用SDS-DINEOF方法相比DINEOF方法,chl-a重构精度和时间效率上均得到了提升,其中整体精度提高了3.52%,重构时间节约了125%,尤其是在距离陆地最远的渤海中部区域,应用该方法重构精度提升最为显著。本文取得的研究结果对于海洋遥感数据产品的质量提高和应用效率的提升,具有较为重要的理论意义和实际应用价值。 展开更多
关键词 卫星遥感 渤海 GOCI chl-a产品 缺失率 重构 dineof SDS-dineof 分层
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基于DINEOF方法重构台湾海峡叶绿素a遥感缺失数据的初步研究 被引量:6
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作者 郭海峡 蔡榕硕 谭红建 《应用海洋学学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期550-558,共9页
卫星遥感观测是研究海洋环境变化的一种重要方法,但由于观测周期和天气影响等原因,观测数据经常存在一定的缺失,这使得遥感数据在海洋环境连续变化的应用研究中受到一定的限制.为解决此问题,本文采用了经验正交函数分解插值方法(DINEO... 卫星遥感观测是研究海洋环境变化的一种重要方法,但由于观测周期和天气影响等原因,观测数据经常存在一定的缺失,这使得遥感数据在海洋环境连续变化的应用研究中受到一定的限制.为解决此问题,本文采用了经验正交函数分解插值方法(DINEOF)重建缺失的遥感观测数据.首先,基于SeaWiFS(1998年1月至2010年12月)、MODIS-Aqua(2002年7月至2014年12月)和MODIS-Terra(2000年2月至2014年12月)三级叶绿素a月平均数据产品,按像素点平均的方法组合成原始资料集;其次,利用DINEOF方法重构该资料集的缺失部分,从而得到完整的1998-2014年台湾海峡及邻近海域叶绿素a浓度的月平均数据集;再通过分析重构影像与原始资料的时空误差和验证重构影像的时空变化特征等方法,评价了所用算法和重构数据集的合理性.结果表明:基于遥感组合数据,采用DINEOF方法重构的叶绿素a遥感影像,能够有效地反映研究海域叶绿素a浓度的时空变化规律.研究还表明,该方法操作简便,无需先验信息,且重构精度高,能有效重构大面积缺失的影像数据资料,为探索海洋环境和生态的长期变化规律提供了较好的基础. 展开更多
关键词 海洋化学 叶绿素a遥感数据 dineof重构方法 台湾海峡
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基于DINEOF方法的水色遥感数据的重构研究——以黄、渤海区域为例 被引量:5
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作者 王跃启 刘东艳 《遥感信息》 CSCD 2014年第5期51-57,共7页
本文对2002年~2010年黄、渤海区域SeaWiFS和MODIS/Aqua海表叶绿素a浓度(Chl-a)数据产品时空覆盖率和数值特征进行了比较,结果表明两种数据产品在该海区存在显著的一致性;基于DINEOF方法对两种数据集的时空缺失值分别进行了单独重构和... 本文对2002年~2010年黄、渤海区域SeaWiFS和MODIS/Aqua海表叶绿素a浓度(Chl-a)数据产品时空覆盖率和数值特征进行了比较,结果表明两种数据产品在该海区存在显著的一致性;基于DINEOF方法对两种数据集的时空缺失值分别进行了单独重构和组合重构,取得了很好的重建效果,并且两种重构方法的精度基本一致,但是组合方法能有效地重建完全缺失时段的数据,有利于建立完整的时序数据集;与以往的研究结果相比,重构后的完整叶绿素a数据集真实、有效地反映了该海区表层Chl-a浓度的时空规律,为海洋生态系统长期、连续规律的探索提供依据。 展开更多
关键词 dineof重构 叶绿素a SEAWIFS MODIS/Aqua 黄、渤海
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基于等纬度DINEOF的遥感SST产品缺失数据重构算法及精度验证分析 被引量:5
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作者 窦文洁 周斌 +5 位作者 蒋锦刚 徐曜 于之锋 何贤强 毛志华 黄备 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期212-219,共8页
由于云覆盖、算法失效等原因造成SST遥感数据产品大量缺失,严重影响其在海洋环境监测中的应用.对缺失数据进行重构是提高SST数据产品质量及应用效果的一项重要工作.在已发展的DINEOF(Data Interpolating Empirical Orthogonal Funct... 由于云覆盖、算法失效等原因造成SST遥感数据产品大量缺失,严重影响其在海洋环境监测中的应用.对缺失数据进行重构是提高SST数据产品质量及应用效果的一项重要工作.在已发展的DINEOF(Data Interpolating Empirical Orthogonal Function)基础上提出了一种适用于海量数据、大空间尺度的数据重构改进算法——等纬度正交经验函数重构方法(Same Latitude-DINEOF,SL-DINEOF).利用此方法对中国近海的MODISSST数据产品进行重构,并与原始的非等纬度方法进行重构精度对比分析.结果表明,基于SL-DINEOF的重构精度呈季节性变化,受SST量值、时间变异及原始数据缺失率3方面影响,其中在南海表现最优(RMSE为0.73l~0.957);对比可知,在各个海区SL-DINEOF均优于DINEOF,RMSE的最大降幅达21.28%,且纬度越高优势越明显;此外,SL-DINEOF最优通常出现在春秋季. 展开更多
关键词 等纬度 dineof算法 MODIS SST 重构精度 中国近海
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东中国海遥感叶绿素数据重构方法研究 被引量:5
10
作者 郭俊如 宋军 +1 位作者 鲍献文 李静 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期939-949,共11页
由于天气等各种因素,卫星遥感叶绿素数据中的大面积无规律缺失问题一直是遥感数据领域的研究热点,阻碍了卫星数据的应用。因此,卫星遥感数据的重构和再分析成为一个重要课题,在关注海域获得时空连续的完整数据对于扩展遥感数据的应用范... 由于天气等各种因素,卫星遥感叶绿素数据中的大面积无规律缺失问题一直是遥感数据领域的研究热点,阻碍了卫星数据的应用。因此,卫星遥感数据的重构和再分析成为一个重要课题,在关注海域获得时空连续的完整数据对于扩展遥感数据的应用范围,提高其数据利用效率有着重要意义。针对这一系列问题,基于对东中国海叶绿素时空多尺度(包括天气过程时间尺度)变化机制研究的需要,结合多变量DINEOF方法和最优插值等数学方法的优点,成功构建和发展了多尺度最优插值、二次订正的多变量DINEOF方法,简称DINEOF-OI方法。对于目标缺测数据点重构过程中,如何有效分配时间序列上与空间场中的观测数据对重构数据的影响权重,取决于研究的具体目标问题,是研究的重要思路创新。基于这一方法对东中国海近10a的卫星遥感叶绿素数据成功进行了重构试验,并较成功地刻画了东中国海海表面叶绿素的包括天气尺度在内的多尺度变化特征。 展开更多
关键词 卫星遥感 dineof-OI 叶绿素 生态动力学 东中国海
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基于DINEOF的风云极轨气象卫星海表温度重构方法研究 被引量:1
11
作者 宋晚郊 张鹏 +2 位作者 孙凌 唐世浩 周芳成 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期10-18,共9页
海表温度是表征海洋表层热力状况的重要海洋参数,日均全天候覆盖的海温观测数据可为服务台风监测及其他海洋灾害时空演变的精细化预报提供数据支撑。可见光红外扫描辐射计和中分辨率光谱成像仪反演的海温产品具有较高的空间分辨率,但是... 海表温度是表征海洋表层热力状况的重要海洋参数,日均全天候覆盖的海温观测数据可为服务台风监测及其他海洋灾害时空演变的精细化预报提供数据支撑。可见光红外扫描辐射计和中分辨率光谱成像仪反演的海温产品具有较高的空间分辨率,但是红外遥感反演的海温产品受到云、雾和霾的影响,在云下存在大面积、无规律的缺值;微波辐射计反演的海温产品空间分辨率低,但可穿透云层,实现全天候海温观测。本文基于风云三号B、C、D三颗极轨气象卫星红外和微波遥感仪器反演的海温资料,利用经验正交函数插值法(DINEOF)重构得到全球海表温度产品。与全球分析场日平均海温OISST数据进行比较可知:原始海温资料的均方根误差为0.59~0.70℃,DINEOF重构后海温资料均方根误差降至0.10~0.34℃;相关系数从0.33~0.48提升到0.78~0.98。多传感器重构海温数据空间分布上连续可信,能够监测不同季节的海温变化特征及暖池空间模态。风云三号气象卫星微波遥感的加入显著提升了重构海温的空间连续覆盖率和时间分辨率。 展开更多
关键词 海面温度重构 dineof方法 风云三号卫星
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基于Argo资料的三维盐度场网格化产品重构 被引量:5
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作者 张韧 黄志松 +2 位作者 王辉赞 王桂华 陈大可 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 北大核心 2012年第3期342-348,共7页
针对标准化海洋盐度场产品较为匮乏的事实,利用Argo温盐观测剖面与卫星遥感海表温度资料,采用时空权重插值和多变量DINEOF方法,对太平洋区域2000年1月至2008年12月的三维逐周盐度场进行重构。提出的重构方法有2个明显特色,一是采用时空... 针对标准化海洋盐度场产品较为匮乏的事实,利用Argo温盐观测剖面与卫星遥感海表温度资料,采用时空权重插值和多变量DINEOF方法,对太平洋区域2000年1月至2008年12月的三维逐周盐度场进行重构。提出的重构方法有2个明显特色,一是采用时空权重插值与多变量DINEOF相结合的方法,弥补了时空权重插值结果中包含缺失数据的不足;二是引入卫星遥感海表温度,弥补了Argo可靠海表数据的缺乏。重构再分析产品与其他观测和数据产品的对比结果表明,重构产品不但能够抓住盐度分布的主要模态特征,而且可表现盐度不同时间尺度的变化特征,为海洋和气候研究提供了一种有用的标准化数据新产品。 展开更多
关键词 ARGO资料 多变量dineof 盐度 数据重构 时空权重插值
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Spatio-temporal variability of surface chlorophyll a in the Yellow Sea and the East China Sea based on reconstructions of satellite data of 2001-2020
13
作者 Weichen XIE Tao WANG Wensheng JIANG 《Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2024年第2期390-407,共18页
Chlorophyll-a(Chl-a)concentration is a primary indicator for marine environmental monitoring.The spatio-temporal variations of sea surface Chl-a concentration in the Yellow Sea(YS)and the East China Sea(ECS)in 2001-20... Chlorophyll-a(Chl-a)concentration is a primary indicator for marine environmental monitoring.The spatio-temporal variations of sea surface Chl-a concentration in the Yellow Sea(YS)and the East China Sea(ECS)in 2001-2020 were investigated by reconstructing the MODIS Level 3 products with the data interpolation empirical orthogonal function(DINEOF)method.The reconstructed results by interpolating the combined MODIS daily+8-day datasets were found better than those merely by interpolating daily or 8-day data.Chl-a concentration in the YS and the ECS reached its maximum in spring,with blooms occurring,decreased in summer and autumn,and increased in late autumn and early winter.By performing empirical orthogonal function(EOF)decomposition of the reconstructed data fields and correlation analysis with several potential environmental factors,we found that the sea surface temperature(SST)plays a significant role in the seasonal variation of Chl a,especially during spring and summer.The increase of SST in spring and the upper-layer nutrients mixed up during the last winter might favor the occurrence of spring blooms.The high sea surface temperature(SST)throughout the summer would strengthen the vertical stratification and prevent nutrients supply from deep water,resulting in low surface Chl-a concentrations.The sea surface Chl-a concentration in the YS was found decreased significantly from 2012 to 2020,which was possibly related to the Pacific Decadal Oscillation(PDO). 展开更多
关键词 chlorophyll a(Chl a) data interpolation empirical orthogonal function(dineof) empirical orthogonal function(EOF)analysis Yellow Sea East China Sea
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DINEOF重构遥感叶绿素a数据质量分析
14
作者 刘超洋 魏永亮 邹斌 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第6期68-77,共10页
文章利用2009—2020年南海海域多传感器融合叶绿素a月平均遥感数据,采用DINEOF方法对数据进行整体重构和缺失点重构,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性。结果表明,在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得... 文章利用2009—2020年南海海域多传感器融合叶绿素a月平均遥感数据,采用DINEOF方法对数据进行整体重构和缺失点重构,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性。结果表明,在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得到的重构数据完全相同,说明可仅针对缺失点进行数据重构,建立无缺失叶绿素a遥感数据集。整体重构数据与原始数据的均方根误差和相关系数分别为0.125 7 mg·m^(-3)和0.93。从重构数据分布图可以看出,数据缺失率越高,平滑越明显,但整体重构数据会更明显。重构相对误差在20%范围以内的数据点比例与数据缺失率数据存在一定负相关关系,数据缺失率越高的月份,该比例越低,说明缺失点重构数据的可靠性越差。 展开更多
关键词 南海 叶绿素A 遥感数据 dineof方法 重构数据质量
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