【摘 要】
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基于样本统计分析及冻结和融化地表的辐射/散射特性建立了判别地表冻融状态的决策树,首次联合使用散射指数、37GHz垂直极化亮温及19GHz极化差3个关键指标识别出地表或植被冠层的冻融状态,同时剔除了沙漠和降水的影响。利用国际协同加强观测期(CEOP)在青藏高原地区的土壤温度和湿度观测系统获取的4cm地温数据代表浅层土壤真实冻融状态验证分类结果,其准确性达87%。经分析,约40%和73%的误分分别发生
【机 构】
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中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
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基于样本统计分析及冻结和融化地表的辐射/散射特性建立了判别地表冻融状态的决策树,首次联合使用散射指数、37GHz垂直极化亮温及19GHz极化差3个关键指标识别出地表或植被冠层的冻融状态,同时剔除了沙漠和降水的影响。利用国际协同加强观测期(CEOP)在青藏高原地区的土壤温度和湿度观测系统获取的4cm地温数据代表浅层土壤真实冻融状态验证分类结果,其准确性达87%。经分析,约40%和73%的误分分别发生在浅层土壤温度为-0.5—0.5℃和-2.0—2.0℃之间,即冻结点附近;且多发生在冷暖季节过渡时期,即
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