發(fā)布時間：2018-03-06 10:55

  本文選題：凍土介電常數(shù)　切入點：地表凍融　出處：《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于凍融土的微波輻射特征,在HUT(Helsinki University of Technology)積雪輻射模型的基礎(chǔ)上,引入新的凍土介電常數(shù)模型計算凍/融土的介電常數(shù),利用高級積分方程模型(Advanced Integrated Emission Model,AIEM)計算地表發(fā)射率,改進(jìn)了寒區(qū)復(fù)雜地表微波輻射模型和凍融狀態(tài)判別式算法。采用AMSR~2(The Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)被動微波輻射計亮溫數(shù)據(jù)和地基微波輻射計觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了地表凍融狀態(tài)判別式算法精度的驗證與比較。結(jié)果顯示:改進(jìn)后的判別式算法對凍土的判識精度有明顯提升,總體判識精度在82%以上,是一種較可靠的判別模式。
[Abstract]:Based on the characteristics of microwave radiation of frozen and thawed soil, based on the HUT(Helsinki University of Technology snow radiation model, a new permittivity model of frozen soil is introduced to calculate the dielectric constant of frozen / thawed soil, and the surface emissivity is calculated by using Advanced Integrated Emission Model (AIEM). The complex surface microwave radiation model and the frozen-thaw state discriminant algorithm are improved in this paper. Using AMSR~2(The Advanced Microwave Scanning Radiometer 2, the brightness temperature data of passive microwave radiometer and the observed data of ground-based microwave radiometer are used to calculate the surface freeze-thaw state discriminant. The results show that the improved discriminant algorithm can improve the recognition accuracy of frozen soil obviously. The overall recognition accuracy is more than 82%, which is a more reliable discriminant model.
【作者單位】： 北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室遙感與地理信息系統(tǒng)研究中心地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國家重點實驗室;
【基金】：國家973計劃項目(2013CB733406) 國家自然科學(xué)基金項目(41301356) 遙感科學(xué)國家重點實驗室自主基金(15ZY04)共同資助
【分類號】：P642.14

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本文編號：1574549