作者：于龙龙; 罗泽; 阎保平叶绿素荧光轨道碳观测者二号遥感机器学习兴趣区域数据重建
摘要：太阳诱导叶绿素荧光数据是反映全球植被总初级生产力的关键指标,对于监测全球或地区性的植被生产力变化和气候变化的影响具有重大意义.然而,目前为止仍没有高分辨率和全球覆盖的可用原始数据集.虽然存在一些全球性的重建数据集,但一般存在区域特异性不够明显等问题,从而一定程度上限制了该数据在特定的兴趣区域上的可用性.为了探索重建基于兴趣区域的叶绿素荧光数据的方法,本研究以华北平原为例,综合遥感数据处理技术,机器学习方法和生态学原理,对原始轨道碳观测者二号卫星所提供的叶绿素荧光数据集和MODIS地表反照率数据建模.重建数据集基于兴趣区域内原始数据的时空特征而建,具有连续的空间覆盖和更高的空间分辨率,经过验证,该框架可以为特定区域提供有效的有针对性的的叶绿素荧光数据,可为兴趣区域的与叶绿素荧光数据有关的研究提供数据支持.
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