【摘 要】
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降水的季节性时空分布研究对东北地区的生态保护和农业生产有重要意义。基于植被指数、地形因子与降水的相关性,采用深度学习模型,对2009—2018年10 a间平均1,4,7,10月TRMM_3
【机 构】
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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“异速增长和资源限制模型结合多源遥感数据估算森林地上生物量研究”(编号:41471312)资助
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降水的季节性时空分布研究对东北地区的生态保护和农业生产有重要意义。基于植被指数、地形因子与降水的相关性,采用深度学习模型,对2009—2018年10 a间平均1,4,7,10月TRMM_3B43产品降尺度至0.01°(约1 km),使用站点实测数据进行精度校正,并填补TRMM未覆盖的50°N以上地区。结果表明,该模型效果优于随机森林,可有效获得各季节较高空间分辨率与精度的研究区域降水分布,校正后全局决定系数R2介于0.881~0.952之间,均方根误差介于1.222~13.11 mm之
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