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地球物理学
基于卷积神经网络的遥感降水降尺度特性分析——以滦河流域为例
为提高卫星降水产品空间分辨率以满足精细水文研究需要。以滦河流域为研究对象,针对在中国区域精度较高的全球降水观测计划多卫星降水产品(IMERG),使用NDVI、DEM、坡度、坡向、经纬度和降水关系,构建了一种基于卷积神经网络的降水降尺度模型,探讨了模型在年、季、月和旬的表现及模型参数的变化情况。结果表明:降尺度结果与原始数据相比,年、季、月降尺度结果的相似指数分别超过0.94、 0.89和0.69,旬尺度也能有效表征降水情况;与CGDPA数据相比,年、季、月和旬降尺度结果的平均相似指数分别为0.58、0.78、0.68、0.47;模型参数的相似度会随着模型层数的深入逐渐增大。证明该模型具有良好的收敛性,在流域范围的降尺度应用方面具有良好的潜力。
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