利用时空神经网络模型的长江经济带气温反演

江芸; 李同文; 程青; 沈焕锋

doi:10.13203/j.whugis20210192

利用时空神经网络模型的长江经济带气温反演

doi: 10.13203/j.whugis20210192

江芸¹,
李同文²,
程青³,
沈焕锋^1,4, ,

1 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北武汉, 430079;
2 中山大学测绘科学与技术学院, 广东珠海, 519082;
3 武汉大学城市设计学院, 湖北武汉, 430070;
4 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心, 湖北武汉, 430079

基金项目:

国家重点研发计划（2016YFC0200900）；

详细信息

作者简介:
江芸,硕士生,主要从事定量遥感反演研究。jiangy@whu.edu.cn

中图分类号: P407

Air Temperature Estimation in Yangtze River Economic Zone Using Geographically and Temporally Neural Networks

1 School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China;
2 School of Geospatial Engineering and Science, Sun Yat-Sen University, Zhuhai 519082, China;
3 School of Urban Design, Wuhan University, Wuhan 430079, China;
4 Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Funds:

The National Key Research and Development Program of China (2016YFC0200900)

摘要: 传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型，从而忽略了气温分布及其时空影响异质性，特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。本文针对长江经济带区域，引入时空地理加权神经网络模型，建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响，融合遥感数据、同化数据、站点数据，获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估，结果表明：时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（RMSE=1.899℃，MAE=1.310℃，R=0.976），与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比，MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示，本文方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息，具有实际应用价值。
- 地表温度 /
- 气温估计 /
- 时空地理加权网络模型
Abstract: Traditional remote sensing-based air temperature (Ta) estimation method usually used the global models, which ignored the effects of spatiotemporal heterogeneity, especially for the researches in large regional areas. Taking the Yangtze River Economic Zone as a typical research area, this paper introduced the geographically and temporally neural networks for high-precision Ta estimation. The influence of spatiotemporal heterogeneity was considered by establishing the local models in the generalized regression neural network. Remote sensing data, assimilation data and station data were fused in this study to obtain the spatially continuous near-surface Ta. The model performance was evaluated by the site-based ten-fold cross-validation method. The results showed that the geographically and temporally weighted neural network had effectively improved the estimation accuracy with the RMSE=1.899℃, MAE=1.310℃ and R=0.976. Compared with the multiple linear regression method and the traditional global neural network, the MAE value decreased by 1.112℃ and 0.378℃ respectively. The Ta mapping results indicated that the model used in this paper can well reflect the spatial distribution differences, which means that this study is possible to provide a new way for Ta estimation with high precision.
- land surface temperature /
- air temperature estimation /
- geographically and temporally weighted network model

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利用时空神经网络模型的长江经济带气温反演

doi: 10.13203/j.whugis20210192

作者简介:
江芸,硕士生,主要从事定量遥感反演研究。jiangy@whu.edu.cn

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1 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北武汉, 430079;

2 中山大学测绘科学与技术学院, 广东珠海, 519082;

3 武汉大学城市设计学院, 湖北武汉, 430070;

4 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心, 湖北武汉, 430079

作者简介:
江芸,硕士生,主要从事定量遥感反演研究。jiangy@whu.edu.cn

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1 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北 武汉, 430079; 2 中山大学测绘科学与技术学院, 广东 珠海, 519082; 3 武汉大学城市设计学院, 湖北 武汉, 430070; 4 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心, 湖北 武汉, 430079

作者简介: 江芸,硕士生,主要从事定量遥感反演研究。jiangy@whu.edu.cn

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江芸,硕士生,主要从事定量遥感反演研究。jiangy@whu.edu.cn

1 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北武汉, 430079;

2 中山大学测绘科学与技术学院, 广东珠海, 519082;

3 武汉大学城市设计学院, 湖北武汉, 430070;

4 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心, 湖北武汉, 430079

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江芸,硕士生,主要从事定量遥感反演研究。jiangy@whu.edu.cn