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| 地表温度的被动微波遥感反演研究进展 | |
| 作者姓名： | 周芳成 宋小宁 李召良 |
| 作者单位： | 中国科学院大学资源与环境学院;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业部农业信息技术重点实验室;法国斯特拉斯堡大学 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“全天候长时间序列观测角度和时间归一的地表温度遥感反演方法研究”(编号:41231170)资助 |
| 摘 要： | 微波遥感能穿透云层,甚至可穿透一定程度的雨区,可以弥补热红外遥感的不足。发展基于被动微波遥感的地表温度反演算法可以全天候地为相关领域提供数据服务。根据前人研究,该文从方法论的角度将已有的反演方法分为统计模型法、物理模型法和神经网络算法3类,分析了每种方法的优缺点,并探讨了未来微波遥感反演地表温度的发展方向,以期为进一步研究提供参考。 |
| 关 键 词： | 被动微波遥感 地表温度 统计模型 物理模型 神经网络算法 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |