مقایسه الگوریتم های ریزمقیاس نمایی داده های مادیس به لندست-۸ به منظور برآورد تبخیر-تعرق
محل انتشار: فصلنامه آمایش فضا و ژئوماتیک، دوره: 25، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 252
فایل این مقاله در 33 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_HSMSP-25-4_005
تاریخ نمایه سازی: 17 دی 1403
چکیده مقاله:
در بسیاری از کاربردهای سنجش ازدور در علوم زمین، تجزیه و تحلیل با صحت بالا تنها با استفاده از تصاویری با قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا امکانپذیر است. سنجنده ی مادیس برخلاف قدرت تفکیک زمانی بسیار بالا، قدرت تفکیک مکانی بسیار پایینی دارد. هدف ازین مطالعه، استفاده از الگوریتم های ریزمقیاس نمایی به منظور ریزمقیاس کردن تصاویر مادیس به تصاویر لندست ۸ است. سپس تصاویر ریزمقیاس شده در برآورد تبخیر-تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم سبال در منطقه کشت و صنعت امیرکبیر مورد مقایسه قرار گرفتند. در این مطالعه از الگوریتم هایSTARFM ، ESTARFM و Regression جهت ریزمقیاس نمایی باندهای بازتابندگی و از الگوریتم های SADFAT ، Regression و Cokriging جهت ریزمقیاس نمایی باندهای حرارتی استفاده شده است. سپس، تصاویر ریزمقیاس شده بازتابندگی و حرارتی به منظور استفاده در مدل سبال، پردازش گردیدند و تبخیر-تعرق واقعی محاسبه گردید. نتایج نشان داد که در میان روش های ریزمقیاس نمایی اعمال شده بر باندهای بازتابندگی، STARFM با مجذور میانگین مربعات خطای۰.۰۱۸۰ دارای عملکرد بهتری نسبت به سایر روشها بود. در میان روش های اعمال شده بر باندهای حرارتی، الگوریتم SADFAT با مجذور میانگین مربعات خطای ۰.۰۲۲۴ عملکرد بهتری را نسبت به سایر روشها از خود نشان داد. همچنین تبخیر-تعرق واقعی لحظه ای برآورد شده از خروجی روش های ریزمقیاس نمایی به ترتیب ESTARFM /Regression، ESTARFM/ SADFAT، STARFM/Regression و STARFM/ SADFAT با اختلاف کم و مجذور میانگین مربعات خطای ۰.۲۱۸ میلیمتر در ساعت بهترین عملکرد و روش Regression/Cokriging با میانگین مربعات خطای ۰.۳۸۸ میلیمتر در ساعت ضعیف ترین عملکرد را داشتند.
کلیدواژه ها:
Downscaling ، Landsat-۸ ، MODIS ، Evapotranspiration ، Cokriging ، SADFAT ، ESTARFM ، ریزمقیاس نمایی ، لندست-۸ ، مادیس ، تبخیر-تعرق ، کوکریجینگ ، SADFAT ، ESTARFM
نویسندگان
علی شمس الدینی*
Deprtment of Remote sensing and GIS, Faculty of Humanities, Tarbiat Modares University
سارا نحوی
Department of Remote sensing and GIS, Faculty of Humanities, Tarbiat Modares University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
