[口头报告]基于多源数据的时空连续的南极冰盖表面温度反演

基于多源数据的时空连续的南极冰盖表面温度反演
编号:2074 稿件编号:2731 访问权限:私有 更新:2023-04-11 09:27:29 浏览:182次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 12:05 (Asia/Shanghai)

报告时间:8min

所在会议:[18A] 18A、冰冻圈科学 » [18A-2] 18A-2 冰冻圈科学

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摘要
南极冰盖表面温度是全球温度变化的直接体现,也是研究冰盖表面能量和物质平衡的关键参数,对南极冰盖的监测和模拟具有重要意义。基于热红外数据可以获取较高精度的地表温度,但热红外受到云雨影响较大,导致大量数据缺失。被动微波数据具备全天时、全天候的优势。本研究旨在结合热红外与被动微波数据的优势,生成高精度的覆盖全南极的时空连续的温度产品。本研究将MODIS温度产品视为地表真值作为模型输出,AMSR2轨道数据作为主要输入,同时加入经纬度、地形参数和传感器的扫面时间差异作为辅助数据构建样本集。训练了典型的线性(多重线性归回,岭回归,Lasso回归和Elastic-Net 回归)与非线性反演模型(K-NN算法,深层感知器,随机深林和LightGBM模型)。基于测试样本的精度评估显示,非线性模型精度普遍高于线性模型。此外,LightGMB模型取得最好的反演精度。基于LigthtGBM模型取得的最高精度为1.7 K。多源数据精度验证显示,对比Landasat-8反演的地表温度,LigthGBM反演模型取得的精度为1.4-2.3 K。对比DOM自动气象站测量的辐射数据反演的表面温度,LightGBM模型取得的RMSE为5.0 K。通过分析不同月份、温度范围以及扫面时间差异下的误差分布可知,反演模型在南极夏季取得的精度高于南极冬季,在较高温度环境下取得的精度高于较低温度环境,这可能与被动微波对积雪的穿透性有关。此外,反演模型在不同的扫面时间差异下精度变化不明显。
关键字
南极冰盖,温度反演,机器学习模型
报告人
李亚超
武汉大学

稿件作者
李亚超 武汉大学
刘婷婷 武汉大学
王泽民 武汉大学
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