亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Upscaling of Single-Site-Based Measurements for Validation of Long-Term Coarse-Pixel Albedo Products

代表性启发 像素 遥感 亚像素渲染 计算机科学 反照率(炼金术) 一致性(知识库) 比例(比率) 卫星 期限(时间) 图像分辨率 数据挖掘 环境科学 人工智能 统计 地理 数学 地图学 艺术 物理 量子力学 表演艺术 艺术史 航空航天工程 工程类
作者
Xiaodan Wu,Jianguang Wen,Qing Xiao,Dongqin You
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:58 (5): 3411-3425 被引量:26
标识
DOI:10.1109/tgrs.2019.2954879
摘要

The in situ measurements from globally distributed sparse networks provide a valuable data source for the validation of satellite products. However, the representativeness errors resulting from the spatial scale mismatch between in situ-satellite measurements and surface heterogeneity have generally limited past validation to only very few spatially representative sites, which cannot meet the requirement of a comprehensive validation. In response to this challenge, this article offers a strategy for upscaling sparse in situ measurements and removing the impact of representativeness errors on the evaluation of coarse-pixel albedo products. The main idea of the upscaling method is to establish the correspondence relationship between each subpixel albedo time series within a coarse pixel and in situ albedo time series by using high-resolution albedo maps as the prior knowledge. Furthermore, the performance of the upscaling method is carefully evaluated over the sites featured by different degrees of spatial representativeness. The results indicate that the upscaling method improves the representativeness of single-site measurements with respect to a coarse pixel, and the improvement is most significant over the sites with relatively low representativeness. Therefore, the upscaling method is particularly useful for the validation at heterogeneous sites in strengthening the reliability of validation results. It is expected to open the door to maximizing the use of existing sparse networks and generating a time series of globally distributed reference data sets with sufficient length, consistency, and continuity.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
16秒前
啊棕发布了新的文献求助10
24秒前
啊棕完成签到,获得积分10
31秒前
美丽的沛菡完成签到,获得积分10
45秒前
48秒前
代dai发布了新的文献求助10
54秒前
wwe完成签到,获得积分10
1分钟前
haralee完成签到 ,获得积分10
1分钟前
代dai完成签到,获得积分20
1分钟前
纯真天荷完成签到,获得积分10
1分钟前
kyokyoro完成签到,获得积分10
1分钟前
负责的如萱完成签到,获得积分10
2分钟前
kingsley05完成签到,获得积分20
2分钟前
波西米亚完成签到,获得积分10
2分钟前
冷酷的冰枫完成签到,获得积分10
2分钟前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
七七发布了新的文献求助10
3分钟前
生动盼兰完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
Ariel发布了新的文献求助10
4分钟前
伶俐的一斩完成签到,获得积分10
5分钟前
香蕉觅云应助Ariel采纳,获得10
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
Emperor发布了新的文献求助10
5分钟前
Ariel完成签到,获得积分20
5分钟前
5分钟前
5分钟前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6473054
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8276461
关于积分的说明 17646710
捐赠科研通 5552693
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2909674
邀请新用户注册赠送积分活动 1886452
关于科研通互助平台的介绍 1738145