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多传感器水色卫星数据融合在提高观测数据质量中的作用

         

摘要

多传感器水色卫星融合对于提高水色数据时空覆盖率和可靠性具有重要的意义。利用MODIS、MERIS和VIIRS多传感器水色卫星融合数据与时空匹配的现场实测数据进行对比,分析了两种融合方法(平均法和基于最优化技术的光学融合算法)在提高观测数据质量中的作用。结果表明,与现场实测数据对比,MERIS传感器测量的平均绝对百分比误差(MAPE)为18.5%,MODIS传感器的MAPE为13.4%,VIIRS传感器的MAPE为18.2%,平均法融合产品的MAPE为12.8%,基于最优化技术的光学融合产品的MAPE为9.6%,说明两种融合算法都能降低测量误差,通过数据融合可以显著地提高数据质量,其中基于最优化技术的光学融合法性能更优。

著录项

  • 来源
    《海洋技术学报》 |2018年第3\)期|P.30-35|共6页
  • 作者单位

    [1]中国海洋大学信息科学与工程学院海洋技术系,山东青岛266100;

    [1]中国海洋大学信息科学与工程学院海洋技术系,山东青岛266100;

    [2]青岛海洋科学与技术国家实验室,区域海洋动力学与数值模拟功能实验室,山东青岛266237;

    [3]国家卫星海洋应用中心,北京100081;

    [4]国家海洋局空间海洋遥感与应用研究重点实验室,北京100081;

    [1]中国海洋大学信息科学与工程学院海洋技术系,山东青岛266100;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 海洋光学;
  • 关键词

    最优化技术; 光学融合法; 平均法; 数据融合;

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