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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Temporal Variability Corrections for Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E) Surface Soil Moisture: Case Study in Little River Region Georgia U.S.
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Temporal Variability Corrections for Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E) Surface Soil Moisture: Case Study in Little River Region Georgia U.S.

机译：先进的微波扫描辐射仪E（AMSR-E）表面土壤水分的时间变异性校正：美国佐治亚州小河地区的案例研究

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Statistical correction methods, the Cumulative Distribution Function (CDF) matching technique and Regional Statistics Method (RSM) are applied to adjust the limited temporal variability of Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E) data using the Common Land Model (CLM). The temporal variability adjustment between CLM and AMSR-E data was conducted for annual and seasonal periods for 2003 in the Little River region, GA. The results showed that the statistical correction techniques improved AMSR-E's limited temporal variability as compared to ground-based measurements. The regression slope and intercept improved from 0.210 and 0.112 up to 0.971 and -0.005 for the non-growing season. The R2 values also modestly improved. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Leaf Area Index (LAI) products were able to identify periods having an attenuated microwave brightness signal that are not likely to benefit from these statistical correction techniques.
机译：统计校正方法，累积分布函数（CDF）匹配技术和区域统计方法（RSM）用于使用通用陆地模型（CLM）来调整高级微波扫描辐射仪E（AMSR-E）数据的有限时间变异性。在佐治亚州的小河地区，对2003年的年度和季节期间进行了CLM和AMSR-E数据之间的时间变异性调整。结果表明，与基于地面的测量相比，统计校正技术改善了AMSR-E的有限时间变异性。非生长季节的回归斜率和截距从0.210和0.112改善到0.971和-0.005。 R 2 值也有所改善。中分辨率成像光谱仪（MODIS）叶面积指数（LAI）产品能够识别出微波亮度信号衰减的周期，这些周期不可能从这些统计校正技术中受益。

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