研究目的
通过使用集合模型平均法（特别是贝叶斯模型平均法BMA）结合MODIS数据，研究法国南部盐沼灌木区蒸散发（ET）监测的改进方法。
研究成果
集合模型平均法，尤其是加权平均法，相较于简单平均或单一模型提高了蒸散发估算精度。该方法展现出整合多模型信息的潜力，能有效降低蒸散发估算中的认知不确定性。
研究不足
该研究考虑了在基本原理上高度相关的模型，排除了基于湍流交换或蒸腾过程更物理描述的模型。模型的排序和权重系数可能因不同的训练数据集而变化。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于集成模型平均法融合遥感数据与地面数据监测蒸散发
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于集成模型平均法融合遥感数据与地面数据监测蒸散发
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517532
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
蒸散发（ET）可通过热红外与光谱反射率数据绘制分布图。目前已开发多种ET模型，但尚未在大范围场景下对这些模型进行竞争性评估。集合模型平均法是一种基于多模型模拟推求ET的工具。本研究采用贝叶斯模型平均法——该方法根据各模型性能为其分配权重以计算集合平均值，并将其应用于法国南部盐沼灌丛区MODIS数据的ET监测。相较于简单平均或单一模型，采用加权平均程序后ET监测精度显著提升（均方根误差RMSE=0.57毫米/日）。
作者：
Albert Olioso，Aubin Allies，Gilles Boulet，Emilie Delogu，Jér?me Demarty，Belen Gallego Elvira，Maria Mira，Olivier Marloie，Philippe Chauvelon，Olivier Boutron，Samuel Buis，Marie Weiss，Cecile Velluet，Malik Bahir
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