基于地统计学的尺度下推方法综述  被引量:7

Review of Geostatistical-based Downscaling

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作  者:梁永忠[1,2] 葛咏[1] 王江浩[1,2] 

机构地区:[1]中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101 [2]中国科学院大学,北京100049

出  处:《遥感技术与应用》2015年第1期1-7,共7页Remote Sensing Technology and Application

基  金:国家863计划项目(2012AA12A305)资助

摘  要:尺度转换一直是地学研究的重要内容,尺度下推对于比较和整合不同的遥感数据集,校准和验证一系列遥感模型具有重要意义。针对地统计尺度下推方法,首先介绍基于地统计学尺度下推的基本理论,阐明面与点、面与面协方差函数的构造;然后叙述从面尺度数据推断点尺度空间相关性的基本思路;最后从有无辅助数据两方面系统地介绍了地统计尺度下推的进展与应用案例。无辅助数据的地统计主要拓展到服从泊松分布面尺度数据的尺度下推;有辅助数据的主要考虑如何合理地兼容其他不同尺度数据,使下推结果更为精确。最后指出,在实际应用中应结合试验区所获取的数据,有针对性地选择合适的尺度下推方法,同时提出现有地统计尺度下推方法忽略的一些基本问题,并对其发展方向进行展望。Downscaling plays an important role in comparison,integration of disparate datasets and calibration,validation of models in a range of applications.Firstly,the general formulation of geostatistical-based downscaling through the use of area-to-area,area-to-point and point-to-point covariances in the kriging system will be briefly descrebed.In the next section,a basic idea of conducting point support variogram from geographical units with different sizes and shapes is given.After that the principles and cases about geostatistical-based downscaling methods were developed in recent years that would be introduced.Area-to-area and area-to-point kriging could be used without auxiliary data and efforts to find a method which provides better prediction for supplementary information is tried.Finally,trends and some basic questions of methods proposed recently are discussed in the conclusion.

关 键 词:尺度下推 面—点 面—面 地统计 克里格 去卷积 

分 类 号:P628.2[天文地球—地质矿产勘探]

 

参考文献:

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