【摘 要】
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以青藏高原的5个地区为研究对象,分别是阿里观测网、黑河观测网、玛曲观测网、那曲观测网和帕里观测网,结合SNAP被动微波辐射计L波段的亮温数据和AMSR2被动微波辐射计Ka波段的亮温数据构建了二维时间序列,然后用KNN分类器对5个观测网的土壤冻融状态进行分类.最后根据实测的土壤5 cm深处的温度数据分别验证5个观测网的分类结果,并计算准确率.实验结果表明在湿润的那曲观测网中分类效果最好,分类的准确率为97.14％;在比较干旱的阿里地区分类精度最低,分类的准确率为88.98％;五个观测网的平均准确率为94.2
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州六盘水三力达科技有限公司,贵州六盘水532001
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以青藏高原的5个地区为研究对象,分别是阿里观测网、黑河观测网、玛曲观测网、那曲观测网和帕里观测网,结合SNAP被动微波辐射计L波段的亮温数据和AMSR2被动微波辐射计Ka波段的亮温数据构建了二维时间序列,然后用KNN分类器对5个观测网的土壤冻融状态进行分类.最后根据实测的土壤5 cm深处的温度数据分别验证5个观测网的分类结果,并计算准确率.实验结果表明在湿润的那曲观测网中分类效果最好,分类的准确率为97.14％;在比较干旱的阿里地区分类精度最低,分类的准确率为88.98％;五个观测网的平均准确率为94.23％.
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