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题名/责任者:

数据驱动的多源遥感SST产品层次贝叶斯时空融合/朱瑜馨, 柏延臣, Emily Lei Kang著

出版发行项:

北京:科学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-03-062318-8/CNY158.00

载体形态项:

135页:图 (部分彩图);26cm

并列正题名:

Data-driven spatiotemporal fusion of multi-source SST remote sensing products based on hierarchical bayesian

个人责任者:

朱瑜馨 著

个人责任者:

柏延臣 著

个人责任者:

康 (Kang, Emily Lei) 著

学科主题:

遥感图象-数据融合-研究

中图法分类号:

TP751.1

出版发行附注:

国家自然科学基金面上基金项目 (41871232/41271347) 国家自然科学基金青年基金项目 (41401405) 江苏省区域现代农业与环境保护协同创新中心 淮安市地理信息技术与应用重点实验室 (HAP201405) 资助出版

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

责任者规范汉译姓: 康

书目附注:

有书目 (第127-135页)

提要文摘附注:

本书主要介绍了层次贝叶斯融合理论、基于稳健固定阶数Kriging数据重建、基于稳健的固定阶数滤波过程模型和时空序列加法过程模型的层次贝叶斯融合方法, 并以MODIS、AMSR-E海面温度遥感产品为例, 以亚洲、印度洋、太平洋交汇区为研究区域, 对上述方法进行了实证研究。研究结果表明: 上述方法均能较准确地描述海表面温度的时空过程, Kriging方法更有助于突出空间趋势, 而层次贝叶斯方法则更有助于突出细节信息, 将尺度变换、产品及模型的不确定性很好地融合在一起。

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