多卫星海色数据融合

发布时间：2023-11-25 19:44

　　本论文阐述了数据融合的基本概念，回顾了应用在海色遥感方面的数据融合方法，介绍了SeaWiFS和MODIS的技术指标、算法和数据产品。 对2001年SeaWiFS和MODIS两种海色传感器反演的叶绿素浓度数据的全球可利用率做了比较，讨论了二者数据融合的可行性和必要性。SeaWiFS由于倾角改变引起的数据丢失可以通过MODIS数据得以补充，在中纬度附近SeaWiFS可以补充MODIS由于太阳耀斑引起的数据丢失。另外，二者的轨道不同并且MODIS刈幅宽度较SeaWiFS宽，使得融合数据的覆盖范围较单一传感器广。 利用小波变换方法对2001年9km分辨率的SeaWiFS和4km分辨率的MODIS数据进行了融合处理，结果表明：1．融合数据比单一传感器数据提高海洋覆盖约7％，空间分辨率为4km；2．保持了高分辨率数据的海洋特征；3．叶绿素浓度融合数据与实测值比较，偏差和标准偏差分别为0.17和0.38(SeaWiFS为：0.34±0.50，MODIS为：0.16±0.40)，表明融合数据保持了较好的精度。

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
0 前言
1 数据融合
2 海色数据融合方法的研究进展
3 海色传感器及其数据介绍
    3.1 SeaWiFS
    3.2 MODIS
    3.3 叶绿素浓度反演算法介绍
    3.4 两种海色数据产品介绍
4 SeaWiFS和MODIS数据可利用率的比较
    4.1 全球范围的可用率比较
    4.2 西北太平洋区域可利用率的比较
    4.3 MODIS、SeaWiFS和MODIS+SeaWiFS的可利用率比较
    4.4 小结
5 SeaWiFS和MODIS的数据融合
    5.1 小波变换
    5.2 数据融合
    5.3 数据融合结果分析
6 结束语
致谢
图表索引



本文编号：3867736