典型文献
基于随机森林的AMSR2青藏高原有云地区水汽反演
文献摘要：
针对光学遥感数据在有云地区的水汽反演精度低,提出了一种利用星载微波辐射计数据基于随机森林回归模型反演的青藏高原有云地区大气水汽的方法.利用2017年1月和7月的GPS水汽数据和AMSR2亮温数据,通过随机森林算法构建非参数及非线性的回归预测模型,估算青藏高原有云地区的大气水汽,并利用G PS水汽数据和再分析ERA-Interim数据对反演结果进行对比分析.结果表明:基于随机森林回归模型估算的青藏高原有云地区大气水汽效果较好,模型反演的水汽与G PS水汽之间具有较高的相关性,平均相关系数为0.898,平均均方根误差为0.341 cm;以GPS水汽进行验证,模型反演的有云像元水汽精度高于M ODIS水汽产品;反演得到的青藏高原大气水汽分布与ERA-Interim水汽分布特征基本一致.
文献关键词：
AMSR2;大气水汽;青藏高原;ERA-Interim;随机森林;GPS水汽
中图分类号：
作者姓名：
陈明;王永前;吴锡
作者机构：
成都信息工程大学资源环境学院,成都 610225;成都信息工程大学计算机学院,成都610225
文献出处：
引用格式：
[1]陈明;王永前;吴锡-.基于随机森林的AMSR2青藏高原有云地区水汽反演)[J].遥感信息,2022(02):84-90
A类：
B类：
AMSR2,青藏高原,水汽反演,光学遥感,遥感数据,反演精度,星载,微波辐射计,随机森林回归模型,大气水汽,GPS,亮温,随机森林算法,非参数,回归预测模型,再分析,ERA,Interim,ODIS,演得,原大,特征基
AB值：
0.245734
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
