【摘 要】
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遥感反演土壤含水量是干旱遥感监测中必不可少的环节,但遥感传感器往往受到云雪或自身性能等因素影响而存在数据缺失。现有基于时间序列数据的滤波插补法对数据要求较高而难
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院,武汉理工大学资源与环境工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“地表温度与植被盖度的两阶段特征空间模式及其参数反演方法研究”(编号:41501457和41601485);福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室开放课题“大区域高分辨率影像多尺度并行分割研究”(编号:2016LSDMIS01)共同资助
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遥感反演土壤含水量是干旱遥感监测中必不可少的环节,但遥感传感器往往受到云雪或自身性能等因素影响而存在数据缺失。现有基于时间序列数据的滤波插补法对数据要求较高而难以推广,而空间插值方法在成块缺失区域效果较差。针对此问题,提出利用最优插值法,根据气象站点实测数据对插值点的贡献定权,进而实现缺失像元的插值与填充。选取宁夏回族自治区为实验区,应用植被条件反照率干旱指数（vegetation condition albdedo drought index,VCADI）反演多个时期的土壤含水量结果,结合分布在研究区的
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