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首页> 外文会议>Sensing technologies for global health, military medicine, disaster response, and environmental monitoring; and Biometric technology for human identification VIII >A statistical method to correct radiometric data measured by AVHRR onboard the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Polar Orbiting Environmental Satellites (POES)
【24h】

A statistical method to correct radiometric data measured by AVHRR onboard the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Polar Orbiting Environmental Satellites (POES)

机译：一种统计方法，用于校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AVHRR测量的辐射数据

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This paper apply an statistical technique 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 study Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) stability in the NOAA/NESDIS Global Vegetation Index (GVI) data for the period 1982-2003. AVHRR weekly data for the five NOAA afternoon satellites NOAA-7, NOAA-9, NOAA-11, NOAA-14, and NOAA-16 are used for the China dataset, for it includes a wide variety or different ecosystems represented globally. GVI has found wide use for studying and monitoring land surface, atmosphere, and recently for analyzing climate and environmental changes. Unfortunately the POES AVHRR data, though informative, can not be directly used in climate change studies because of the orbital drift in the NOAA satellites over these satellites' life time. This orbital drift introduces errors in AVHRR data sets for some satellites. To correct this error of satellite data, this paper implements Empirical Distribution Function (EDF) which is a statistical technique to generate error free long-term time-series for GVI data sets. We can use the same methodology globally to create vegetation index to improve the climatology.
机译：本文应用一种统计技术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年间NOAA / NESDIS全球植被指数（GVI）数据中的归一化植被指数（NDVI）稳定性。中国的数据集使用了五颗NOAA下午卫星NOAA-7，NOAA-9，NOAA-11，NOAA-14和NOAA-16的AVHRR每周数据，因为它包含了全球范围内各种各样或不同的生态系统。 GVI已广泛用于研究和监测地表，大气以及最近用于分析气候和环境变化的用途。不幸的是，POES AVHRR数据尽管提供了信息，但由于NOAA卫星在这些卫星生命周期内的轨道漂移，因此无法直接用于气候变化研究。这种轨道漂移为某些卫星在AVHRR数据集中引入了误差。为了纠正卫星数据的这种误差，本文实现了经验分布函数（EDF），这是一种统计技术，可以为GVI数据集生成无误差的长期时间序列。我们可以在全球范围内使用相同的方法来创建植被指数以改善气候。

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