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摘要:
[目的]以Landsat-8卫星数据为对照,探索国产GF-1卫星数据对林区积雪特征的估测能力,实现基于国产卫星对东北林区雪水水文过程的监测.[方法]以大兴安岭北部林区为研究区,结合同期的地面雪水当量野外观测数据,利用偏最小二乘回归与BP神经网络两种方法建立线性与非线性雪水当量反演模型.通过平均均方根误差(ERMSE)、平均相对均方根误差(rRMSE)和平均估测精度这3个评价指标对所建模型进行对比评价.同时,利用两种遥感数据建立的最优模型对研究区内雪水当量分布特征进行反演,并对反演结果进行对比分析.[结果]基于GF-1数据所建立的线性与非线性模型性能均略低于以Landsat-8数据构建的模型,其中GF-1数据最优反演模型精度为80.3%,较Landsat-8反演模型低1.6%;基于GF-1数据反演的雪水当量值与Landsat-8的基本相同;两类遥感数据反演得到的雪水当量在空间分布特征上基本一致,均反映了雪水当量与地形、植被及土地利用类型的高度相关性;由于山地林区植被和地形复杂,并且春季升温过程中地面积雪日消融速率快,GF-1数据以其高空间与时间分辨率上的优势能够更好地对研究区雪水水文过程进行监测.[结论]国产GF-1卫星能够替代Landsat-8卫星成为对大兴安岭北部林区雪水水文过程监测的遥感数据源.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于GF-1遥感数据的大兴安岭林区雪水当量反演
来源期刊 南京林业大学学报(自然科学版) 学科 农学
关键词 雪水当量 遥感数据 GF-1 Landsat-8 大兴安岭北部
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 105-111
页数 7页 分类号 S715-3
字数 6979字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2006.201605013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡体久 东北林业大学林学院 141 1980 23.0 35.0
2 琚存勇 东北林业大学林学院 30 433 13.0 20.0
3 朱宾宾 东北林业大学林学院 4 17 3.0 4.0
4 俞正祥 东北林业大学林学院 8 48 4.0 6.0
传播情况
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节点文献
雪水当量
遥感数据
GF-1
Landsat-8
大兴安岭北部
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
南京林业大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2006
32-1161/S
大16开
南京市龙蟠路159号南京林业大学
28-16
1958
chi
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