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首页> 外文会议>SPIE Conference on Remote Sensing for Environmental Monitoring, GIS Applications, and Geology >The Most Effective Statistical Approach to Correct EnvironmentalSatellite Data
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The Most Effective Statistical Approach to Correct EnvironmentalSatellite Data

机译：最有效的统计方法来纠正环境外卫星数据

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The proposed paper apply novel statistical approach to correct radiometric data measured by Advanced Very HighResolution Radiometers(AVHRR) onboard the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) PolarOrbiting Environmental Satellites(POES). This paper investigates Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)stability in the NOAA/NESDIS Global Vegetation Index (GVI) data during 1982-2003. AVHRR weekly data for the fiveNOAA afternoon satellites for the China dataset is studied, for it includes a wide variety of different ecosystemsrepresented globally. It was found that data for the years 1988, 1992, 1993, 1994, 1995 and 2000 are not stable enoughcompared to other years because of satellite orbit drift, and AVHRR sensor degradation. It is assumed that data from NOAA-7 (1982, 1983), NOAA-9 (1985, 1986), NOAA-11 (1989, 1990), NOAA-14 (1996, 1997), and NOAA-16 (2001,2002) to be standard because these satellites equator crossing time fall within 1330 and 1500, and hence maximizing thevalue of coefficients. The crux of the proposed correction procedure consists of dividing standard years data sets into twosubsets. The subset 1 (standard data correction sets) is used for correcting unstable years and then corrected data for thisyears compared with the standard data in the subset 2 (standard data validation sets). In this paper, we apply empiricaldistribution function (EDF) to correct this deficiency of data for the affected years. It allows one to represent any globalecosystem from desert to tropical forest and to correct deviations in satellite data due to satellite technical problems .Thecorrected data set can be used for climatological research.
机译：拟议的纸张涂抹了新的统计方法来纠正通过先进的非常高符变辐射测量仪（AVHRR）的辐射数据堵塞国家海洋和大气管理（NOAA）偏热环境卫星（POES）。本文在1982 - 2003年期间研究了NOAA / NESDIS全球植被指数（GVI）数据中的归一化差异植被指数（NDVI）稳定性。研究了中国数据集的Fivenoaa下午卫星的AVHRR每周数据，因为它包括全球各种不同的生态系统。有人发现，由于卫星轨道漂移和AVHRR传感器劣化，19988年，1992年，1993年，1994年，1995年，2000年的数据与其他几年不稳定，而AVHRR传感器劣化则不稳定。假设来自NOAA-7（1982,1983），NOAA-9（1985,1986），NOAA-11（1989,1990），NOAA-14（1996,1997）和NOAA-16（2001,2002）的数据（2001,2002） ）是标准的，因为这些卫星赤道交叉时间在1330和1500内落后，因此最大化系数的Value。建议校正程序的关键包括将标准年数据集分为TwoSubSets。子集1（标准数据校正集）用于校正不稳定年，然后与子集2中的标准数据（标准数据验证集）相比纠正了该视野的数据。在本文中，我们应用了EmpiricalDistribution函数（EDF）来纠正受影响年份的这种数据缺乏。它允许人们代表来自沙漠到热带森林的任何全球化体系，并由于卫星技术问题而纠正卫星数据的偏差。可用于气候学研究，可以用于高度数据集。

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