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首页> 外文会议>Infrared Imaging Systems: Design, Analysis, Modeling, and Testing XXVIII >Estimating top-of-atmosphere thermal infrared radiance using MERRA-2 atmospheric data
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Estimating top-of-atmosphere thermal infrared radiance using MERRA-2 atmospheric data

机译：使用MERRA-2大气数据估算大气层顶部的红外热辐射

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Thermal infrared satellite images have been widely used in environmental studies. However, satellites have limited temporal resolution, e.g., 16 day Landsat or 1 to 2 day Terra MODIS. This paper investigates the use of the Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) reanalysis data product, produced by NASA's Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) to predict global top-of-atmosphere (TOA) thermal infrared radiance. The high temporal resolution of the MERRA-2 data product presents opportunities for novel research and applications. Various methods were applied to estimate TOA radiance from MERRA-2 variables namely (1) a parameterized physics based method, (2) Linear regression models and (3) non-linear Support Vector Regression. Model prediction accuracy was evaluated using temporally and spatially coincident Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) thermal infrared data as reference data. This research found that Support Vector Regression with a radial basis function kernel produced the lowest error rates. Sources of errors are discussed and denned. Further research is currently being conducted to train deep learning models to predict TOA thermal radiance.
机译：热红外卫星图像已广泛用于环境研究。但是，卫星的时间分辨率有限，例如16天的Landsat或1到2天的Terra MODIS。本文研究了NASA全球建模与同化办公室（GMAO）生产的现代时代回顾性研究和应用分析（版本2（MERRA-2）重新分析数据产品）的使用，以预测全球大气层（TOA）红外热辐射。 MERRA-2数据产品的高时间分辨率为新颖的研究和应用提供了机会。应用了各种方法从MERRA-2变量估计TOA辐射，即（1）一种基于参数化的物理方法，（2）线性回归模型和（3）非线性支持向量回归。使用时间和空间上一致的中分辨率成像光谱仪（MODIS）热红外数据作为参考数据，评估模型预测的准确性。这项研究发现，带有径向基函数内核的支持向量回归产生的错误率最低。错误的来源已经讨论并得到了解决。目前正在进行进一步的研究，以训练深度学习模型来预测TOA的热辐射。

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