【摘 要】
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由于云覆盖、算法失效等原因造成SST遥感数据产品大量缺失,严重影响其在海洋环境监测中的应用.对缺失数据进行重构是提高SST数据产品质量及应用效果的一项重要工作.在已发展
【机 构】
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杭州师范大学遥感与地球科学研究院,国家海洋局第二海洋研究所,浙江省舟山海洋生态环境监测站
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41206169);国家海洋局海洋公益性行业科研专项项目(200905012-07,201005030-06);浙江省科协软科学研究课题(KX12E-17);浙江省环保厅科研项目(2010A09);海洋二所开放基金资助项目(SOED1401)
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由于云覆盖、算法失效等原因造成SST遥感数据产品大量缺失,严重影响其在海洋环境监测中的应用.对缺失数据进行重构是提高SST数据产品质量及应用效果的一项重要工作.在已发展的DINEOF(Data Interpolating Empirical Orthogonal Function)基础上提出了一种适用于海量数据、大空间尺度的数据重构改进算法——等纬度正交经验函数重构方法(Same Latitude-DINEOF,SL-DINEOF).利用此方法对中国近海的MODIS SST数据产品进行重构,并与原始的非等纬度方法进行重构精度对比分析.结果表明,基于SL-DINEOF的重构精度呈季节性变化,受SST量值、时间变异及原始数据缺失率3方面影响,其中在南海表现最优(RMSE为0.731~0.957);对比可知,在各个海区SL-DINEOF均优于DINEOF,RMSE的最大降幅达21.28%,且纬度越高优势越明显;此外,SLDINEOF最优通常出现在春秋季.
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