《多源海洋遥感叶绿素数据融合》PDF+DOC
作者:崔建勇,刘晓东,岳增友,李连伟
单位:科技部国家遥感中心;中国测绘科学研究院
出版:《遥感信息》2020年第03期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFYGXX2020030040
DOC编号:DOCYGXX2020030049
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《基于多尺度Kalman数据融合滤波》PDF+DOC2008年第01期 王鹏伟,吴秀清,孙福明
《基于小波变换和Kalman滤波的多传感器数据融合》PDF+DOC2006年第16期 刘素一,张海霞,罗维平
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《基于小波分析的惯性传感器信号实时处理方法》PDF+DOC2008年第02期 蒋行国,包启亮,杨文淑,吴琼雁
《多源遥感数据融合原理与模型结构及应用》PDF+DOC2007年第05期 袁传武,柯尊胜,陈双田,吴翠,王珠娜,崔鸿侠
《带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法》PDF+DOC2006年第03期 褚东升,赵爱美
叶绿素α(chlorophyll-α)是一个关键的水色要素,掌握叶绿素α的含量及变化情况对保护水体及维护生态环境质量具有重要意义。针对国内外相关科研机构生产的海洋叶绿素α融合产品存在精度低、覆盖率低、时间跨度短等问题,收集整理了1998—2017年的MODIS-Aqua、MODIS-Terra、MERIS、SeaWIFS、VIIRS共5个传感器的叶绿素α浓度数据,构建了小波变换与Kalman滤波技术相结合的多源遥感数据融合算法,完成了全球叶绿素α数据的融合,开展了融合产品的均值、方差和信息量的分析,并进行了融合产品与实测数据、欧空局(European Space Agency,ESA)的GSM(Garver-Siegel-Maritorena)产品的对比分析。结果显示,本文的融合产品与实测数据相关性达到60%;与实测值和欧空局的GSM产品对比分析中,融合产品的数据可利用率为60%,而欧空局的GSM产品的数据可利用率为30%左右,融合产品与实测值的相关性为0.792 2,而GSM与实测值的相关性为0.349 4,均低于本文的融合产品。
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