王志信
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 历史云量数据在遥感卫星区域化采集模型中的应用研究被引量：2
- 2015年
- 本文从建立遥感卫星区域化采集模型的角度出发,研究了历史云量数据在遥感卫星区域化采集模型中的应用,提出了历史云量数据在遥感卫星区域化采集模型中的应用模型,并以风云气象卫星历史云量资料作为参考数据进行了试验。试验表明将历史云量数据引入遥感卫星区域化采集模型中加以应用,能够使规划区域化采集方案时偏向选择历史平均云量较小的成像条带,为提高光学遥感卫星数据采集效率提供一种有效的方法。
- 杨冀红黄鹏马广彬史良树战鹰王志信
- 关键词：遥感卫星
- 基于时间序列的中亚地区云量特征分类及云量变化趋势被引量：3
- 2014年
- 利用1984~2009年国际卫星云气候学计划(ISCCP)D2数据集的平均云量(MCA)资料,提取了中亚地区不同区域平均云量的时间序列特征,并利用平均云量时间序列平稳性、季节性等特征将中亚地区云量划分为3类:月平均云量时间序列季节性非平稳类型、月平均云量时间序列普通非平稳类型和月平均云量时间序列平稳类型。从分类结果看,中亚地区云量总体呈现非平稳特征。月平均云量时间序列季节非平稳类型云量主要集中在哈萨克斯坦和新疆地区,月平均云量时间序列普通非平稳类型云量主要分布在哈萨克斯坦北部和中部偏东一直延伸到新疆的条带地区,月平均云量时间序列平稳性类型云量主要分布在阿姆河流域。从平均云量结果看,中亚地区1984~2009年的总体平均云量为64.69%,最高为1984年的66.50%,最低为1999年的62.38%,最高和最低平均云量之间相差4.12%。中亚地区平均云量变化趋势为先下降后上升,并在中间发生了一次震荡,但总体呈现出下降的趋势。
- 王志信林友明黄鹏贾秀鹏
- 关键词：ISCCP时间序列
- 面向遥感卫星数据获取应用的时间序列云量预测方法被引量：3
- 2014年
- 针对目前没有能够直接满足遥感数据获取需求相关的云量预测方法的问题,本文提出了一种利用时间序列分析预测方法对云量进行预测的方法。在云量特征分类的基础上,整合ARMA、ARIMA和SARIMA 3种模型对云量进行预测,并得到了满意的预测结果。根据云量预测结果参考信息,选择云量覆盖较少的时间段进行卫星成像规划,有利于更合理的进行卫星成像规划,对满足遥感数据获取需求有重要意义。
- 王志信黄鹏林友明贾秀鹏
- 关键词：时间序列
