利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法

• 作者: 周清波 唐华俊 张立新 李丹丹 李滋睿 毛克彪 王道龙
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 地表温度(LST) 神经网络(NN) AMSR-E MODIS
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 资源环境与生物技术
• 页码范围: 1195-1200
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2009.11.017

摘要

结合对地观测卫星AQUA多传感器/多分辨率的特点,研究了利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法.MODIS地表温度(LST)产品被作为地表温度实测数据,对应的平均温度被用作对应AMSR-E像元的实际地表温度,从而克服由于AMSR-E像元尺度太大和云的影响而难以获得地表实测数据的难点.反演结果分析表明,利用神经网络能够精确地由AMSR-E数据反演地表温度.当使用5个频率10个通道反演时,反演精度最高,说明使用更多的通道能更好地消除土壤水分、粗糙度、大气和其它因素的影响.相对于MODIS温度产品,用此算法反演的平均误差约低于2K.