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DINEOF重构遥感叶绿素a数据质量分析
文献摘要：
文章利用2009-2020年南海海域多传感器融合叶绿素a月平均遥感数据,采用DINEOF方法对数据进行整体重构和缺失点重构,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性.结果表明,在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得到的重构数据完全相同,说明可仅针对缺失点进行数据重构,建立无缺失叶绿素a遥感数据集.整体重构数据与原始数据的均方根误差和相关系数分别为0.125 7 mg·m-3和0.93.从重构数据分布图可以看出,数据缺失率越高,平滑越明显,但整体重构数据会更明显.重构相对误差在20％范围以内的数据点比例与数据缺失率数据存在一定负相关关系,数据缺失率越高的月份,该比例越低,说明缺失点重构数据的可靠性越差.
文献关键词：
南海;叶绿素a;遥感数据;DINEOF方法;重构数据质量
中图分类号：
作者姓名：
刘超洋;魏永亮;邹斌
作者机构：
上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;上海河口海洋测绘工程技术研究中心,上海201306;上海海洋大学国际海洋研究中心,上海201306;国家卫星海洋应用中心,北京100081;南方海洋科学与工程广东省实验室(广州),广州511458
文献出处：
引用格式：
[1]刘超洋;魏永亮;邹斌-.DINEOF重构遥感叶绿素a数据质量分析)[J].遥感信息,2022(06):68-77
A类：
重构数据质量
B类：
DINEOF,叶绿素,数据质量分析,南海海域,多传感器融合,合叶,遥感数据,缺失点,点重构,数据缺失,完全相同,数据重构,无缺,原始数据,从重,数据分布,分布图,缺失率,据点
AB值：
0.240857
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