【摘 要】
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本文比较了基于AMSR-E被动微波数据的3种土壤冻融判别算法在青藏高原相关地区的分类精度。3种算法分别是:双指标算法、决策树算法、判别函数算法。本文选取了来自青藏高原那
【机 构】
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中国科学院青藏高原研究所; 中国科学院大学; 中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心; 清华大学地球系统科学系; 德克萨斯大学奥斯汀分校地质科学系;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFA0603101)~~
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本文比较了基于AMSR-E被动微波数据的3种土壤冻融判别算法在青藏高原相关地区的分类精度。3种算法分别是:双指标算法、决策树算法、判别函数算法。本文选取了来自青藏高原那曲、玛曲、阿里3个地区土壤温湿度观测网的地表温度数据,并结合AMSR-E被动亮温数据,对上述算法在以上地区的分类精度分别进行了比较评价。结果表明:不论是白天还是夜间,相较于干旱区微波信号来自深层土壤的难以准确探测,在青藏高原半湿润半干旱区算法可取得相对较好的判别准确率;双指标算法相较于其他2种算法,在观测区具有较高的分类精度,且夜间分类精度高于白天;实测数据存在资料代表性不普遍即网格所包含站点信息量不够的问题,这也是后续工作中提高分类精度值得关注的着手点。
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