Presentation Details
利用多源SIF数据构建高精度⻓时序的区域叶绿素荧光重构产品
ID：2364
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 12:05:10 Hits：2057
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 09:00（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
太阳诱导叶绿素荧光（SIF）作为总初级生产力（GPP）的新型代理指标快速发展，尽管目前已经有一些高分辨率的SIF重构产品如SDSIF、RTSIF、DSIF等，但是它们仍然存在时间分辨率不够精细或者时间序列太短等问题。本文以福建省为例，基于随机森林算法利用多源SIF数据、气象数据与MODIS数据进行建模，生产了2005-2023年高时空分辨率（每日，0.05°）SIF产品。我们的机器学习预测模型在测试数据集上取得了较高的准确率（R2大于0.80，RMSE小于0.9 mW/m2/nm/sr），并且重构产品能够很好地保留了原始多源SIF数据中的时空特征与细节。实验中我们还将此产品与地基站点SIF数据、重构产品RTSIF等进行对比验证都得到了良好的结果。此产品将有助于进行长时序的GPP预测并在更精细的时空尺度上理解碳循环。
Keywords
多源SIF数据；随机森林；重构产品
Speaker
潘梦婷
硕士研究生 集美大学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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