基于bma的多卫星土壤湿度数据融合研究

《基于bma的多卫星土壤湿度数据融合研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________全日制专业学位硕士论文基于BMA的多卫星土壤湿度数据融合研究学位申请人：张驰学科领域：计算机技术校内导师：王杉副教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通

2、大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。学生本人签名日期校内导师签名日期校外导师签名日期摘要基于BMA的多卫星土壤湿度数据融合研究摘要土壤湿度是影响气候变化的一个重要物理量。获取土壤

3、湿度的方法有许多种，其中卫星微波遥感测量方法是现今主流方法，它能提供实时的、高分辨的土壤湿度数据。但受地表粗糙度、植被及反演算法等的影响，卫星遥感土壤湿度数据往往存在偏差，校正土壤数据的系统偏差是进行土壤湿度数据融合的前提。同时，中国区域陆面土壤湿度数据同化系统需要整个区域上土壤湿度数据，这使得对多个卫星模型提供的土壤湿度数据进行融合十分必要。传统的偏差校正方法为均匀分段的CDF匹配方法，本文提出一种非均匀分段的CDF的方法来进行偏差校正，能在用更少的分段次数下得到更好的匹配效果。传统的土壤湿度数据融合方法是简单均值方法，它将各个卫星观测数据求和取平均值作为融合结果。但实际中往往每个

4、卫星模型并不总是工作的很好，各个模型都具有一定的不确定性。本文采用贝叶斯模型平均(BMA)方法来获得一组可变的权重，该权重即是对模型不确定性的一种量化，再用其进行加权平均得到融合结果。BMA方法以每个观测模型的后验概率作为权重来描述每个观测模型的预测能力，其融合结果会优于平均值方法。最后，本文采用将BMA权重区域共享化的方式来得到整个区域上高分辨的土壤湿度数据。关键词：土壤湿度，数据融合，CDF，BMAIAbstractUsingBMAtofusemultiplesatellitessoilmoisturedataAbstractSoilmoistureisanimportantph

5、ysicaleffectsofclimatechange.Therearemanywaystogetsoilmoisture(SM).Oneofthemissatellitemicrowaveremotesensingmethodwhichisnowthemainstreammethodsinceitprovidesreal-time,high-resolutionSMdata.Influencedbythesurfaceroughness,vegetation,andinversionalgorithms,remotesensingsatellitedataareoftenbias

6、ed.BiascorrectionofsatelliteSMdataistheprerequisiteofSMdatafusion.Meanwhile,ChinaLandSoilMoistureDataAssimilationSystemrequiresentire-areasoilmoisturedata,whichmakesmultiplesatellitesSMdatafusionnecessary.ThetraditionalbiascorrectionmethodisuniformsegmentationCDFmatching.Weproposeamethodfornon-

7、uniformsegmentationCDFmatchingforbiascorrection,whichcanprovidebettermatchingresultswhileusinglesssegments.Traditionalsoilmoisturedatafusionmethodissimplemeanmethod,whichaverageseachsatelliteSMdataasthefusionresult.Butinfact,eachs