【摘 要】
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作为研究昼夜气候和环境变化的重要参数之一,静止卫星地表温度数据由于受到云等大气因素的影响常出现数值缺失现象。 针对该问题,本文提出基于粒子群与规范化割聚类的静止卫星地表温度空值数据修复方法。对于较大面积的空值,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对多时相数据建立的昼夜变化模型(Diurnal Temperature Cycle,DTC)参数进行求解与优化
【机 构】
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安徽大学资源与环境工程学院,安徽省地理信息工程中心,合肥,230601 武汉大学资源与环境科学学院
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作为研究昼夜气候和环境变化的重要参数之一,静止卫星地表温度数据由于受到云等大气因素的影响常出现数值缺失现象。 针对该问题,本文提出基于粒子群与规范化割聚类的静止卫星地表温度空值数据修复方法。对于较大面积的空值,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对多时相数据建立的昼夜变化模型(Diurnal Temperature Cycle,DTC)参数进行求解与优化,进而通过模型拟合实现修复;对于小范围空值,利用规范化割聚类算法进行聚类后,结合梯度距离平方反比法(Gradient Plus Inverse Distance Squared,GIDS)进行空间插值求解。以MSG-SEVIRI地表温度数据为例,分别模拟不同面积大小的像元缺失情况进行修复实验,结果表明:基于粒子群优化算法的修复模型能对大面积温度空值数据进行有效修复,且精度高于传统优化算法;增加规范化割聚类后,梯度距离平方反比法对于小范围空值的修复精度和效率都得到提高。本文提出的方法为静止卫星地表温度空值数据稳健、业务化修复提供了思路。
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