DINEOF重构遥感叶绿素a数据质量分析

摘要：

文章利用2009-2020年南海海域多传感器融合叶绿素a月平均遥感数据,采用DINEOF方法对数据进行整体重构和缺失点重构,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性.结果表明,在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得到的重构数据完全相同,说明可仅针对缺失点进行数据重构,建立无缺失叶绿素a遥感数据集.整体重构数据与原始数据的均方根误差和相关系数分别为0.125 7 mg·m-3和0.93.从重构数据分布图可以看出,数据缺失率越高,平滑越明显,但整体重构数据会更明显.重构相对误差在20％范围以内的数据点比例与数据缺失率数据存在一定负相关关系,数据缺失率越高的月份,该比例越低,说明缺失点重构数据的可靠性越差.

关键词：南海、叶绿素a、遥感数据、DINEOF方法、重构数据质量

所属期刊栏目：37

分类号：TP722.4(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：68-77