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一种基于核驱动模型和随机森林的半物理地表温度角度校正方法
ID：1528
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 16:43:56 Hits：2016
Oral Presentation
Start Time：2024-05-20 08:00（Asia/Shanghai）
Duration：12min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
地表温度（LST）是地球气候系统中的一个重要状态变量。遥感地表温度产品的应用因地表热辐射存在显著的方向性受到了极大限制，需要建立角度归一化模型以消除角度效应。本研究提出一种半物理地表温度角度校正方法，利用Sentinel-3 SLSTR传感器双角度观测数据，基于核驱动模型的物理先验知识，使用随机森林模型深层捕捉LST各向异性变化特点，最终检验了该方法的角度校正效果并验证了其在MODIS中的泛化能力。东北和黑河区域的19个地面站点验证结果表明： 1）校正后的SLSTR LST在东北和黑河站点的RMSE分别降低0.9K和1.2K，MODIS LST在两个站点的RMSE分别降低0.5K和0.9K。2）观测角度、地表温度和归一化植被指数为LST各向异性提供了最主要的贡献（50%）。该方法具有一定泛化能力且更加简单有效。
Keywords
地表温度,热辐射方向性,角度矫正,半物理方法,机器学习
Speaker
高浩天
博士研究生 中国科学院空天信息创新研究院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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