[张贴报告]利用多源SIF数据构建高精度⻓时序的区域叶绿素荧光重构产品

利用多源SIF数据构建高精度⻓时序的区域叶绿素荧光重构产品
编号:2364 稿件编号:3048 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 12:05:10 浏览:446次 张贴报告

报告开始:2024年05月18日 09:00 (Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会议:[SP] 张贴报告专场 » [sp7] 主题7、遥感与地理信息科学

暂无文件

摘要
太阳诱导叶绿素荧光(SIF)作为总初级生产力(GPP)的新型代理指标快速发展,尽管目前已经有一些高分辨率的SIF重构产品如SDSIF、RTSIF、DSIF等,但是它们仍然存在时间分辨率不够精细或者时间序列太短等问题。本文以福建省为例,基于随机森林算法利用多源SIF数据、气象数据与MODIS数据进行建模,生产了2005-2023年高时空分辨率(每日,0.05°)SIF产品。我们的机器学习预测模型在测试数据集上取得了较高的准确率(R2大于0.80,RMSE小于0.9 mW/m2/nm/sr),并且重构产品能够很好地保留了原始多源SIF数据中的时空特征与细节。实验中我们还将此产品与地基站点SIF数据、重构产品RTSIF等进行对比验证都得到了良好的结果。此产品将有助于进行长时序的GPP预测并在更精细的时空尺度上理解碳循环。
关键字
多源SIF数据;随机森林;重构产品
报告人
潘梦婷
硕士研究生 集美大学

稿件作者
潘梦婷 集美大学
林晓凤 集美大学
发表评论
验证码 看不清楚,更换一张
全部评论
● 会务总协调  

● 学术安排

 

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

柳    欣

13806024185

liuxin1983@xmu.edu.cn

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙佳妮

15201086188

scarlett@chytey.com

刘    琳

13313708075

lliu@iue.ac.cn

 

● 会场技术服务

 

李    虎

柳    欣

18965842343

13806024185

hli@iue.ac.cn

liuxin1983@xmu.edu.cn
李招英

13860473552

lizhaoying@xmu.edu.cn

     
           
● 会场安排   ● 会议注册  

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

胡勤梅 13554192326

mary@chytey.com

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙晓笛 18813296455 xiaodi.sun@xmu.edu.cn
           
● 商业赞助   ● 会议财务  
朱    佳 13950159036

zhujia@xmu.edu.cn

许心雅 0592-2880181 xuxinya@xmu.edu.cn
           

海报张贴

 

● 酒店预定及咨询

 
张    君 13860426122 junzhang@xmu.edu.cn

李    璟

18627754146

lijing@chytey.com

卢    巍 18971567453 luwei@chytey.com      

 

登录 注册缴费 酒店预订