人工智能驅(qū)動的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時空序列重建研究

定　價：￥268.00

作　者：	劉楊曉月，楊雅萍著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030720696	出版時間：	2022-06-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數(shù)：	270	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　土壤水分能夠直接影響植被蒸騰及光合作用，開展土壤水分監(jiān)測對于農(nóng)作物長勢分析與產(chǎn)量估算具有重要意義。衛(wèi)星微波遙感技術(shù)是獲取全球尺度、連續(xù)時間序列的陸地表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的重要手段，但是當(dāng)前衛(wèi)星土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)難以滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的監(jiān)測應(yīng)用與研究分析需求。《人工智能驅(qū)動的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時空序列重建研究》利用人工智能算法在多維數(shù)據(jù)非線性特征映射中的優(yōu)勢，發(fā)展高分辨率高精度土壤水分重構(gòu)模型，研制可靠的高時空分辨率土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，解決遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時空分辨率低、區(qū)域尺度適用性差等問題。這不僅對于提高星載微波土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的質(zhì)量和精度，推進(jìn)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)重建算法的構(gòu)建具有重要的參考價值，而且對于農(nóng)田旱澇預(yù)警及作物估產(chǎn)研究、全球生態(tài)系統(tǒng)演替及水循環(huán)研究也具有重要的科學(xué)意義。

作者簡介

暫缺《人工智能驅(qū)動的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時空序列重建研究》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章　緒論　1
1.1　研究背景與意義　1
1.2　國內(nèi)外研究進(jìn)展　3
1.3　相關(guān)研究中存在的主要問題　23
1.4　研究內(nèi)容與技術(shù)路線　25
第2章　多源數(shù)據(jù)融合遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時空序列重建技術(shù)方法　27
2.1　衛(wèi)星遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量評價指標(biāo)　27
2.2　基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)與顯著性檢驗的時空序列重建因子選擇　28
2.3　重建因子空間濾波補(bǔ)全與時間序列平滑　29
2.4　基于多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)器學(xué)習(xí)時空序列重建算法　31
2.5　本章小結(jié)　36
第3章　全球典型區(qū)遙感土壤水分產(chǎn)品驗證分析研究　38
3.1　全球典型區(qū)土壤水分監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)　38
3.2　全球典型區(qū)遙感土壤水分產(chǎn)品比較　44
3.3　全球典型區(qū)遙感土壤水分產(chǎn)品時間序列驗證分析　57
3.4　本章小結(jié)　63
第4章　遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時空序列重建因子選擇研究　65
4.1　解釋變量體系建立的理論依據(jù)　66
4.2　皮爾遜相關(guān)系數(shù)與顯著性檢驗　69
4.3　本章小結(jié)　75
第5章　遙感土壤水分產(chǎn)品時間序列重建及精度評價　77
5.1　土壤水分重建值綜合驗證　77
5.2　土壤水分空間重建結(jié)果　92
5.3　本章小結(jié)　101
第6章　多源數(shù)據(jù)融合的遙感土壤水分產(chǎn)品空間降尺度及精度評價　104
6.1　降尺度流程　104
6.2　多源數(shù)據(jù)融合的衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品空間降尺度結(jié)果　106
6.3　土壤水分降尺度數(shù)據(jù)綜合評價　121
6.4　誤差來源與分析　147
6.5　本章小結(jié)　152
第7章　亞洲及歐洲、非洲部分地區(qū)土壤水分降尺度重建　153
7.1　基于RF算法的土壤水分降尺度重建　153
7.2　土壤水分降尺度產(chǎn)品評價驗證與分析　158
7.3　土壤水分降尺度產(chǎn)品時空分布特征　170
7.4　本章小結(jié)　171
第8章　風(fēng)云衛(wèi)星土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)真實性驗證分析研究　172
8.1　風(fēng)云衛(wèi)星系列土壤水分產(chǎn)品　172
8.2　站點(diǎn)實測數(shù)據(jù)　172
8.3　真實性驗證分析方法　175
8.4　結(jié)論　176
8.5　本章小結(jié)　191
第9章　衛(wèi)星土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)插補(bǔ)重建方法研究——以美國俄克拉何馬州區(qū)域為例　192
9.1　ECV土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)　192
9.2　插補(bǔ)重建方法　193
9.3　土壤水分重構(gòu)技術(shù)流程　195
9.4　特征空間三角形與RF重建結(jié)果分析　196
9.5　本章小結(jié)　212
第10章　決策樹驅(qū)動的土壤水分降尺度方法研究——以法國南部區(qū)域為例　213
10.1　ECV、SMAP數(shù)據(jù)原始精度　213
10.2　研究區(qū)與數(shù)據(jù)源　219
10.3　降尺度模型構(gòu)建　221
10.4　結(jié)果分析　223
10.5　本章小結(jié)　239
第11章　討論與結(jié)論　240
11.1　討論　240
11.2　結(jié)論　244
11.3　創(chuàng)新點(diǎn)　246
11.4　展望　247
參考文獻(xiàn)　249