| 融合多源信息的地表气温插值研究 |
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| 引用本文： | 陈锋锐,崔伟宏,彭光雄,李熙.融合多源信息的地表气温插值研究[J].中国图象图形学报,2011,16(9):1708-1715. |
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| 作者姓名： | 陈锋锐 崔伟宏 彭光雄 李熙 |
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| 作者单位： | 中国科学院遥感应用研究所，北京 100101；中国科学院研究生院，北京 100190,中国科学院遥感应用研究所，北京 100101,中国科学院遥感应用研究所，北京 100101,测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉大学，武汉 430079 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目(2008BAK50B01)；中国博士后科学基金项目 (20080430586 )。 |
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| 摘 要： | 为了提高地表气温的插值精度，提出了融合多源信息的地表气温插值方法，该方法以地表气温和辅助信息之间显著相关为前提条件，利用多元地统计（拟协同克里金、基于局部变化均值的简单克里金、带外部漂移的克里金）来实现多源信息的融合。对中国720多个气象站2008年8月的月平均地表气温进行了空间插值实验，实验结果表明，综合考虑两种辅助信息的SKlm和KED插值方法最优，其原因在于：1）地表气温和海拔及地表温度显著相关，海拔反映地表气温的总体趋势，而地表温度更侧重反映它的局部趋势，综合考虑它们能更准确地预测地表气温。2）SKlm和KED均是基于非二阶平稳的插值方法，而地表气温的空间分布往往呈非平稳性，因此它们要优于其他方法。
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| 关 键 词： | 地表气温插值 多源信息融合 多元地统计 |
| 收稿时间： | 2010/5/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2011/4/14 0:00:00 |
Surface air temperature interpolation based on multiple sources information fusion |
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| Chen Fengrui,Cui Weihong,Peng Guangxiong and Li Xi.Surface air temperature interpolation based on multiple sources information fusion[J].Journal of Image and Graphics,2011,16(9):1708-1715. |
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| Authors: | Chen Fengrui Cui Weihong Peng Guangxiong and Li Xi |
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| Affiliation: | Chen Fengrui~(1),2)),Cui Weihong~(1)),Peng Guangxiong~(1)),Li Xi~(3)) 1)(Institute of Remote Sensing Applications Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101 China) 2)(Graduate University of Chinese Acasemy of Sciences,Beijing 100190 China) 3)(State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079 China) |
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| Abstract: | The paper presents an interpolation method for surface air temperature(SAT) based on data fusion of multiple sources.It should check whether there is a significant correlation between primary and secondary variables firsdy.Three multivariate geostatistical algorithums which includes collocated cokriging(CCK),simple kriging with varying local means (SKlm) and kriging with an external drift(KED) were introduced to incorporating ancillary information into the spatial prediction of SAT.The method was illustrate... |
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| Keywords: | surface air temperature interpolation information fusion based on multiple sources data multivariate geostatistics |
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