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摘要:
高时间分辨率的积雪判识对于新疆牧区农牧业发展和雪灾预警具有重要作用,针对已有积雪产品易受复杂地形地貌,下垫面类型以及云遮蔽的影响,导致积雪判识精度降低的问题,提出一种利用深度学习方法对风云4号A星多通道辐射扫描计(AGRI)数据与地理信息数据进行多特征时序融合的积雪判识方法:以多时相FY-4A/AGRI多光谱遥感数据,以及高程、坡向、坡度和地表覆盖类型等地形地貌信息作为模型输入,以Landsat 8 OLI提取的高空间分辨率积雪覆盖图作为"真值"标签,构建并训练基于卷积神经网络的积雪判识模型,从而有效区分新疆复杂地形与下垫面地区的云、雪以及无雪地表,最终得到逐小时积雪覆盖范围产品.经数据集和2019年地面气象站实测雪盖验证,该方法精度高于国际主流MODIS逐日积雪产品MOD10A1和MYD10A1,显著降低云雪误判率.
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文献信息
篇名 基于FY-4A/AGRI时空特征融合的新疆地区积雪判识
来源期刊 遥感技术与应用 学科 地球科学
关键词 新疆 深度学习 积雪 FY-4A/AGRI MOD10A1
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 冰雪遥感专栏
研究方向 页码范围 1337-1347
页数 11页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.11873/j.issn.1004-0323.2020.6.1337
五维指标
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节点文献
新疆
深度学习
积雪
FY-4A/AGRI
MOD10A1
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感技术与应用
双月刊
1004-0323
62-1099/TP
大16开
兰州市天水路8号
54-21
1986
chi
出版文献量(篇)
2767
总下载数(次)
11
总被引数(次)
43303
论文1v1指导