[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:40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

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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
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