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摘要
微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息,以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响,使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation(TC)方法,在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析,开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性,使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性,对3种产品配赋相应的权重进行融合,相比于3种土壤水分原始数据集,融合产品不仅具有更丰富的数据量,也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时,等权重和优化权重的融合结果非常接近;当遥感产品间的随机误差差异较大时,基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。
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