利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法

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.

关键词：地表温度(LST)、神经网络(NN)、AMSR-E、MODIS

所属期刊栏目：19

分类号：TP7;P4

资助基金：国家自然科学基金40930101;973计划2007CB714403;中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1195-1200