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- 000 01828nam0 2200325 450
- 010 __ |a 978-7-03-062318-8 |d CNY158.00
- 100 __ |a 20190927d2019 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 数据驱动的多源遥感SST产品层次贝叶斯时空融合 |9 shu ju qu dong de duo yuan yao gan SST chan pin ceng ci bei ye si shi kong rong he |b 专著 |f 朱瑜馨,柏延臣,Emily Lei Kang著
- 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2019.09
- 215 __ |a 135页 |c 彩图 |d 26cm
- 300 __ |a 国家自然科学基金面上基金项目 国家自然科学基金青年基金项目 江苏省区域现代农业与环境保护协同创新中心 淮安市地理信息技术与应用重点实验室资助出版
- 312 __ |a 封面英文题名:Data-driven spatiotemporal fusion of multi-source SST remote sensing products based on hierarchical bayesian
- 330 __ |a 本书主要介绍了层次贝叶斯融合理论、基于稳健固定阶数Kriging数据重建、基于稳健的固定阶数滤波过程模型和时空序列加法过程模型的层次贝叶斯融合方法,并以MODIS、AMSR-E海面温度遥感产品为例,以亚洲、印度洋、太平洋交汇区为研究区域,对上述方法进行了实证研究。研究结果表明:上述方法均能较准确地描述海表面温度的时空过程,Kriging方法更有助于突出空间趋势,而层次贝叶斯方法则更有助于突出细节信息,将尺度变换、产品及模型的不确定性很好地融合在一起。
- 333 __ |a 本书适用于从事定量遥感及遥感应用等领域的科学研究人员
- 510 1_ |a Data-driven spatiotemporal fusion of multi-source SST remote sensing products based on hierarchical bayesian |z eng
- 606 0_ |a 遥感图象 |x 数据融合 |x 研究
- 701 _0 |a 朱瑜馨 |9 zhu yu xin |4 著
- 701 _0 |a 柏延臣 |9 bai yan chen |4 著
- 701 _1 |a Kang |b Emily Lei |4 著
- 801 _0 |a CN |b 浙江省新华书店集团公司 |c 20190927
- 909 __ |b 数据驱动的多源遥感SST产品层次贝叶斯时空融合
- 961 __ |a 4850680 |c 2019.09.27