基于Cubist的中国植被区域叶绿素荧光数据重建

文献类型： 中文期刊

第一作者： 沈洁

作者： 沈洁;辛晓平;张景;苗晨;王旭;丁蕾;沈贝贝

作者机构：

关键词： 日光诱导叶绿素荧光;Cubist模型;数据重建

期刊名称： 遥感技术与应用

ISSN： 1004-0323

年卷期： 2022 年 001 期

页码： 244-252

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 日光诱导叶绿素荧光（Solar-Induced chlorophyll Fluorescence,SIF）是植物在太阳光照条件下，在光合作用过程中发射出的光谱信号（650～800 nm）,SIF相比于植被指数等参数更能直接地反映植被光合作用的相关信息，为大尺度GPP估算带来了新的途径。但目前卫星SIF数据或存在分辨率较低的不足，或存在数据空间不连续的局限，对于应用到大尺度中连续GPP的估算中有一定难度。OCO-2 SIF数据拥有较高的空间分辨率，但却是空间离散数据。针对上述问题，着重研究对离散的OCO-2 SIF数据进行连续预测的方法，生成中国—蒙古草地生态系统的较高精度连续SIF数据集。结果如下：通过Cubist回归树算法，结合MODIS反射率数据，气象数据及土地利用类型，建立了每8 d的0.05°分辨率的连续SIF数据集，预测精度为R~2=0.65,RMSE=0.114。其中，对作物类SIF预测的精度最高，为R~2=0.71,RMSE=0.117；其次为对森林与草地的预测，两者的R~2和RMSE分别为0.64/0.123,0.60/0.112。

分类号： TP79%Q948

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