您的位置: 专家智库 > >

孙瑞静

作品数:12 被引量:37H指数:3
供职机构:国家卫星气象中心更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:天文地球自动化与计算机技术农业科学航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 9篇期刊文章
  • 3篇会议论文

领域

  • 6篇天文地球
  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇农业科学
  • 1篇航空宇航科学...

主题

  • 5篇气象
  • 3篇遥感
  • 3篇气象卫星
  • 3篇青藏
  • 3篇青藏高原
  • 3篇卫星
  • 2篇水分
  • 2篇土壤
  • 2篇土壤水
  • 2篇土壤水分
  • 2篇各拉丹冬
  • 2篇反演
  • 2篇MODIS
  • 2篇冰川
  • 2篇冰川面积
  • 1篇地表
  • 1篇地表粗糙度
  • 1篇地球物理
  • 1篇雪盖
  • 1篇雪深

机构

  • 9篇国家卫星气象...
  • 3篇北京师范大学
  • 3篇中国科学院
  • 2篇中国科学院研...
  • 1篇北京大学
  • 1篇宁夏大学
  • 1篇加利福尼亚大...
  • 1篇中国科学院上...
  • 1篇中国农业科学...
  • 1篇加州大学
  • 1篇中国科学院空...
  • 1篇中国科学院国...

作者

  • 12篇孙瑞静
  • 3篇陈洁
  • 3篇蒋玲梅
  • 3篇王永前
  • 3篇施建成
  • 2篇王园香
  • 2篇郑照军
  • 2篇武胜利
  • 2篇郑伟
  • 1篇胡小工
  • 1篇刘健
  • 1篇郭英
  • 1篇张元元
  • 1篇张晔萍
  • 1篇杨俊涛
  • 1篇毛克彪
  • 1篇田帮森
  • 1篇郑旭东
  • 1篇张明伟
  • 1篇杜今阳

传媒

  • 2篇国土资源遥感
  • 1篇气象
  • 1篇科技导报
  • 1篇地球物理学进...
  • 1篇卫星应用
  • 1篇甘蔗糖业
  • 1篇遥感学报
  • 1篇智慧农业(中...
  • 1篇第29届中国...

年份

  • 1篇2023
  • 2篇2021
  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
MODIS积雪产品在各拉丹冬冰川面积监测评价中的应用研究
陈洁郑照军郑伟王园香孙瑞静
关键词:MODIS遥感
MODIS积雪产品在各拉丹冬冰川面积监测评价中的应用研究
针对历史上冰川监测许多研究中,利用单景高分辨率资料得到的冰川面积代表当年冰川面积的可行性问题,本文以青藏高原长江源头的各拉丹冬地区冰川为研究对象,利用MODIS 积雪产品,通过数据处理和分析,提取最小冰川窗口期,并以20...
陈洁郑照军郑伟王园香孙瑞静
关键词:MODIS遥感
文献传递
风云三号卫星微波成像仪应用状况分析
风云三号卫星B星(FY-3B)于2010年11月发射升空,并于2011年4月正式完成在轨测试,交付用户使用.风云三号卫星B星所搭载的微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)是一个10通...
武胜利杨虎孙瑞静陈洁杜今阳蒋玲梅孙之文杨忠东
关键词:微波成像仪积雪深度土壤水分
关于利用重力卫星对青藏高原水储量年际变化和季节性变化进行监测并用微波数据产品进行验证的研究被引量:3
2009年
本文利用GRACE重力卫星和被动微波传感器TMI,AMSR-E的数据产品对青藏高原的水储量的月平均变化进行了研究.首先介绍了对青藏高原进行水储量变化研究的意义,指出了目前研究手段的不足.然后利用GRACE重力卫星的数据计算了青藏高原的月平均水储量变化,并对计算的结果用微波数据进行解释.结果表明:利用重力数据计算的青藏高原的月平均水储量的时间分布,可以很好的用微波数据产品进行定性的解释.最后还对计算的结果进行了简单的误差分析.
王永前施建成胡小工孙瑞静郭英
关键词:重力卫星被动微波青藏高原水储量
基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件被引量:1
2023年
[目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”,没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才,本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。[方法]首先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理,从理论上构造反演方程组,然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库,最后利用深度学习进行优化求解。[结果和讨论]判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括:(1)输入与输出变量(参数)之间必须存在因果关系;(2)输入和输出变量(参数)之间理论上可以构建闭合的方程组(未知数个数少于或等于方程组个数),也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数(变量)和输出参数(变量)之间存在很强的因果关系,则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性,则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外,本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明,分析结果表明本理论是可行的,并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。[结论]本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
毛克彪张晨阳施建成王旭明郭中华李春树董立新董立新孙瑞静孙瑞静武胜利蒋玲梅蒋玲梅邱玉宝杜永明徐同仁
关键词:人工智能
基于FY3B的甘蔗植被指数与气象条件相关性研究
2021年
利用2014~2019年风云气象卫星数据FY3B-MERSI和同期的温度、降雨和日照等气象数据,通过相关分析方法,探索甘蔗归一化植被指数NDVI时空变化特征及其与气象因子的相关性。结果表明:甘蔗关键生长发育期NDVI值多年变化趋势相对稳定,改善区域面积稍大于退化区域;甘蔗旬NDVI值与同期降水量、气温、日照时数均呈极显著正相关关系,日照时数对甘蔗NDVI值有着决定性的正效应作用,降水量和气温均通过日照时数起到了较强的间接作用,且气温的间接作用大于降水量。气温和降水量对甘蔗NDVI生长均存在明显的滞后性,降水量的滞后期为1旬,而气温滞后期更长,达5旬。
丁美花陈燕丽孙瑞静刘志平欧钊荣黄永璘匡昭敏
关键词:甘蔗植被指数气象因子
风云气象卫星在农业遥感中的应用被引量:2
2021年
总结了农业定量遥感、作物分类与种植面积估算、作物长势监测与产量预报、农业灾害监测等几方面的技术现状,介绍了风云气象卫星与农业相关的定量监测产品,展示了利用风云气象卫星数据开展的冬小麦面积提取、作物长势监测、物候监测及农业干旱等方面的业务应用,提出了今后风云卫星农业遥感应用发展的思路。
张晔萍张明伟孙瑞静张元元张里阳
关键词:农业遥感作物长势干旱
利用遥感数据分析青藏高原水热条件对叶面积指数的影响被引量:2
2008年
利用遥感数据,以异于传统的点分析方法分析水热条件对植被的影响。以青藏高原为研究区域,利用2003年的遥感数据进行分析。结果表明,在时间轴上,叶面积指数和温度、土壤水分、降雨存在着良好的相关性;在空间分布上,叶面积指数和三者的相关性在大部分区域是呈良好的正相关,在部分区域呈现了弱相关和负相关,且分析探讨了出现这种现象的原因。
王永前施建成蒋玲梅杜今阳孙瑞静田帮森
关键词:青藏高原叶面积指数水热条件
MTSAT-2静止气象卫星中国区域雪盖监测被引量:6
2013年
利用MTSAT-2静止气象卫星数据开展了中国区域的雪盖监测研究,结合MODIS雪盖产品及站点雪深观测数据对判识结果进行对比分析和验证。首先,根据MTSAT-2静止气象卫星数据特点,进行角度效应校正及多时相数据合成,以减少云对图像的影响;其次,根据多个雪盖判识因子建立中国区域雪盖判识算法;最后,对比分析2011年1月份MTSAT-2和MODIS雪盖判识结果,并使用站点观测数据进行精度验证。研究表明:(1)MTSAT-2雪盖判识受云影响比例约30%,MODIS雪盖产品受云影响比例约60%,MTSAT-2去云效果明显。(2)无云情况下,MTSAT-2雪盖判识和MODIS雪盖产品判识精度均高于92%;有云覆盖时,MTSAT-2判识精度约65%,优于MODIS雪盖产品35%的判识精度。(3)MTSAT-2静止气象卫星在保持高积雪判识精度的前提下,可以更有效减少云对雪盖判识影响,实时获取更多地表真实信息。该研究对中国区域雪盖信息准确监测、气候变化研究以及防灾减灾等具有重要意义。
杨俊涛蒋玲梅吴凤敏孙瑞静
关键词:静止气象卫星雪盖
气象卫星的云观测被引量:21
2017年
云体现着不同尺度天气系统发生、发展和消亡的过程。云还通过反射太阳辐射和阻止地球发射辐射,维持着全球能量平衡。1960年气象卫星的出现,揭开了从浩瀚太空,俯视千变万化云系的历史。气象卫星云图的获取,加深了人们对天气、气候变化过程的认识,推进了大气科学的发展。本文围绕气象卫星云遥感主题,首先概述了利用卫星资料开展云检测、云相态识别、云光学厚度与等效粒子半径反演的原理和方法。而后,着重介绍了各类天气尺度和中尺度天气过程的云系特征。最后,文章回顾了国际卫星云气候方面的工作,展望了未来云观测技术的发展前景。
卢乃锰方翔刘健闵敏孙瑞静
关键词:气象卫星云观测
共2页<12>
聚类工具0