| 地理要素对地表温度降尺度算法的多维响应 |
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| 引用本文： | 夏晓圣,王军红,程先富.地理要素对地表温度降尺度算法的多维响应[J].测绘科学,2019,44(12):134-140. |
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| 作者姓名： | 夏晓圣 王军红 程先富 |
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| 作者单位： | 安徽师范大学地理与旅游学院,安徽芜湖 241002;安徽自然灾害过程防控研究省级实验室 安徽芜湖 241002;霍山县水土保持试验站,安徽 六安 237266 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;安徽师范大学研究生科研创新与实践项目 |
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| 摘 要： | 针对如何克服不同传感器地表温度的时空分辨率矛盾的问题,该文利用随机森林(RF)算法、BP神经网络(BP)算法和多元回归(MLR)算法,直接将原始1km分辨率的MODIS LST降尺度至250m分辨率,并评估地理要素对不同降尺度算法的多维响应。结果表明:①在不同海拔、坡度、坡向和土地利用类型中,RF算法的降尺度效果均为最佳;②在降尺度模型中考虑经纬度、地形因子等地理要素能显著提升降尺度效果;③降尺度效果随海拔升高先增后减,随坡度增加先增后降,从不同坡向看,降尺度效果分异明显,从不同土地利用类型看,林地、草地的降尺度精度最高,耕地次之,水域和建筑用地降尺度精度最低。
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| 关 键 词： | 地表温度 降尺度 地理要素 多维响应 MODIS 随机森林 |
Multi-dimensional response of geographical factors to land surface temperature downscaling algorithms |
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