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卫星遥感全球下垫面类型数据集建立
该项目建立了全球和中国区域1989年-2012年土地覆盖、叶面积指数、反照率、积雪覆盖及归一化植被指数数据集(CG-LTDR)。CG-LTDR数据集具有空间分辨率高、时间序列长、数据一致性好的特点,特别是在云检测、时间序列一致性、连续性等方面,与国内外同类数据相比具有明显优势,适于气候变化分析、气候影响评价、气候模式开发与评估等方面应用。
而建立该数据集的基础在于,项目组设计了新的长时间序列遥感参数反演和数据处理算法,研制了基于时间序列分析的云检测算法、基于地理规则的土地覆盖分类方法、基于像元级背景知识库的叶面积指数反演算法、时空连续的地表反照率反演算法等一系列卫星气候数据处理算法,提高了历史存档遥感数据的参数反演能力。
据项目负责人、国家卫星气象中心遥感应用服务中心主任唐世浩介绍,长时间序列历史存档遥感数据对全球气候变化研究具有重要价值,过去由于技术水平不足而限制了其深入应用,此项目研发的方法可充分利用现有的遥感数据和参数背景场信息,提取高质量、时空连续、时间序列一致性好的参数数据集。
项目组开发的全球下垫面遥感参数管理数据库及在线显示分析系统为卫星气候数据集的推广应用奠定了基础。由此,该项目应用CG-LTDR数据集开展了时间序列一致性、空间分布合理性等方面综合质量检验和评价,给出全球土地覆盖、NDVI、地表反照率、积雪覆盖、LAI遥感数据集的质量评估结果,为卫星气候数据集的评估和使用提供了有效参考。
专家组组长、国家气候中心正研级高级工程师李维京希望,项目验收后,要进一步加强成果转化及数据应用分析工作,充分发挥科研成果的价值。
(原标题《卫星遥感全球下垫面类型数据集建立 对全球气候变化研究具有重要价值》 来源:中国气象报社 记者 赵晓妮)
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