论文摘要
遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱欣然,黄长平,吴波,苏华,焦文哲,张立福
关键词: 旱情监测,遥感技术,地理加权回归模型,空间非平稳特征,局部优化,美国大陆
来源: 遥感学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 气象学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学,福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,江西师范大学地理与环境学院
基金: 重大自然灾害监测预警与防范重点专项(编号:2017YFC1502802),国家自然科学基金(编号:41501394,41571330),中国科学院青年创新促进会(编号:2017086),福建省自然科学基金(编号:2017J01657)~~
分类号: TP79;P407
页码: 487-500
总页数: 14
文件大小: 27912K
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