检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京100875
出 处:《北京师范大学学报(自然科学版)》2016年第4期479-485,共7页Journal of Beijing Normal University(Natural Science)
基 金:国家重点基础研究发展计划资助项目(2013CB733406);国家自然科学基金资助项目(41301356);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013YB09)
摘 要:利用被动微波遥感反演土壤水分是当前监测土壤含水量最有效的手段之一.但是受限于较低的空间分辨率,被动微波遥感土壤水分产品一般只适用于大尺度研究.为了满足科学研究中对不同分辨率土壤水分产品的需求,对土壤水分降尺度的相关研究成为当前遥感领域的一个研究热点.本文就目前国内外土壤水分降尺度方法进行详细介绍,并比较和评价多元统计回归法、基于物理模型的方法、权重分解、数据同化及空间插值等方法的优缺点及适用条件.最后指出目前土壤水分降尺度方法存在的问题,并提出今后降尺度方法的发展方向.Passive microwave remote sensing has become one of the most important methods to monitor soil moisture. The spatial resolution of this remote sensing method is coarse and only used on global or large scales. High-resolution soil moisture is needed by downscaling soil moisture retrieved from passive remote sensing and related researches have become a hot topic. This article reviews methods currently applied. Merits, multivariate statistical regression, physically-based algorithm, weight disaggregation, data assimilation and spatial interpolation are compared and valued. Drawbacks of existing soil moisture downscaling methods are summarized, and future developments are outlined.
分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感]
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