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首页> 外文会议>Remote sensing for environmental monitoring, GIS applications, and geology IX >The Most Effective Statistical Approach to Correct Environmental Satellite Data
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The Most Effective Statistical Approach to Correct Environmental Satellite Data

机译：校正环境卫星数据的最有效统计方法

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The proposed paper apply novel statistical approach to correct radiometric data measured by Advanced Very High Resolution Radiometers(AVHRR) onboard the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Polar Orbiting 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 five NOAA afternoon satellites for the China dataset is studied, for it includes a wide variety of different ecosystems represented globally. It was found that data for the years 1988, 1992, 1993, 1994, 1995 and 2000 are not stable enough compared 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 the value of coefficients. The crux of the proposed correction procedure consists of dividing standard years data sets into two subsets. The subset 1 (standard data correction sets) is used for correcting unstable years and then corrected data for this years compared with the standard data in the subset 2 (standard data validation sets). In this paper, we apply empirical distribution function (EDF) to correct this deficiency of data for the affected years. It allows one to represent any global ecosystem from desert to tropical forest and to correct deviations in satellite data due to satellite technical problems .The corrected data set can be used for climatological research.
机译：拟议论文运用新颖的统计方法来纠正由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）极地轨道环境卫星（POES）上的超高分辨率高分辨率辐射计（AVHRR）测量的辐射数据。本文研究了1982-2003年NOAA / NESDIS全球植被指数（GVI）数据中的归一化植被指数（NDVI）稳定性。研究了中国数据集的五颗NOAA下午卫星的AVHRR每周数据，因为它包含了全球范围内的各种不同的生态系统。结果发现，由于卫星轨道漂移和AVHRR传感器退化，1988、1992、1993、1994、1995和2000年的数据与其他年份相比不够稳定。假设数据来自NOAA-7（1982，1983），NOAA-9（1985，1986），NOAA-11（1989，1990），NOAA-14（1996，1997）和NOAA-16（2001，2002） ）作为标准，因为这些卫星的赤道穿越时间在1330和1500之内，从而使系数的值最大化。提出的更正程序的症结在于将标准年数据集分为两个子集。子集1（标准数据校正集）用于校正不稳定年份，然后将本年的校正数据与子集2（标准数据验证集）中的标准数据进行比较。在本文中，我们应用经验分布函数（EDF）来纠正受影响年份的数据不足。它可以代表任何从沙漠到热带森林的全球生态系统，并可以纠正由于卫星技术问题而导致的卫星数据偏差。经过校正的数据集可以用于气候研究。

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