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一种二维散点数据密度制图方法: 本发明公开了一种二维散点数据密度制图方法。本发明包括步骤如下：步骤(1)二维密度网格的优化布设；步骤(2)密度网格频数结果平面平滑；步骤(3)密度属性的色标与等值线表示；步骤(4)密度分布百分比统计与可视化。本发明方法简...; 蒋锦刚周斌何贤强徐曜窦文洁; 文献传递

海表面温度时空变异特征及对验证误差影响被引量：4: 2019年; 海洋要素的变化存在明显的区域性和季节性的变化特性,本文选择海洋要素中最为突出的海表面温度(SST)要素作为主要分析参数,设计时空变异参数的计算指标,分析时空变异对验证误差影响的关系,通过研究及试验的数据精度验证,证明了时空变异是造成误差的直接原因之一。强烈的时空属性变异,在验证过程中会引入很大的验证误差,处于不同变异等级区划的数据,其验证结果相对误差可达13.08%,变异越剧烈的区域,精度验证效果越差,验证误差就越大,这些误差并非完全是遥感产品的误差,验证结果不具有代表性,不能真实的反映遥感产品的误差特征。对于SST等海洋遥感产品验证时,需要考虑时空变异对验证误差的影响和贡献,合理选择验证试验区域、代表性的评价数据集和科学的评价方法。; 蒋锦刚徐曜聂晨晖潘骁骏周斌; 关键词：海洋遥感 SST

一种二维散点数据密度制图方法: 本发明公开了一种二维散点数据密度制图方法。本发明包括步骤如下：步骤(1).二维密度网格的优化布设；步骤(2).密度网格频数结果平面平滑；步骤(3).密度属性的色标与等值线表示；步骤(4).密度分布百分比统计与可视化。本发...; 蒋锦刚周斌何贤强徐曜窦文洁; 文献传递

基于等纬度DINEOF的遥感SST产品缺失数据重构算法及精度验证分析被引量：5: 2015年; 由于云覆盖、算法失效等原因造成SST遥感数据产品大量缺失，严重影响其在海洋环境监测中的应用．对缺失数据进行重构是提高SST数据产品质量及应用效果的一项重要工作．在已发展的DINEOF（Data Interpolating Empirical Orthogonal Function）基础上提出了一种适用于海量数据、大空间尺度的数据重构改进算法——等纬度正交经验函数重构方法（Same Latitude-DINEOF，SL-DINEOF）．利用此方法对中国近海的MODISSST数据产品进行重构，并与原始的非等纬度方法进行重构精度对比分析．结果表明，基于SL-DINEOF的重构精度呈季节性变化，受SST量值、时间变异及原始数据缺失率3方面影响，其中在南海表现最优（RMSE为0．73l～0．957）；对比可知，在各个海区SL-DINEOF均优于DINEOF，RMSE的最大降幅达21．28％，且纬度越高优势越明显；此外，SL-DINEOF最优通常出现在春秋季．; 窦文洁周斌蒋锦刚徐曜于之锋何贤强毛志华黄备; 关键词：MODIS SST 中国近海

一种基于AOD的杭州地区PM2.5反演模型: 本发明公开了一种基于AOD的杭州地区PM2.5反演模型。本发明包括步骤如下：步骤(1):对AOD和PM2.5的实测数据进行筛选；步骤(2):对用于模型计算的实测数据进行归一化预...; 于之锋周斌郑雪徐曜窦文洁潘玉良齐冰杜荣光; 文献传递

多代卫星测高数据处理及其在海平面变化监测中的应用: 近20年来，全球海平面呈现加速上升态势，对沿海地区居民的安全和环境的稳定造成了极大的威胁，因此对海平面变化进行监测的意义十分重大。相对于传统验潮站，卫星雷达高度计拥有全球覆盖，精度较高和尺度统一的特点，已经成为全球海平面...; 徐曜; 关键词：卫星测高数据处理; 文献传递

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徐曜