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Application of ensemble kalman filter to geophysical parameters retrieval in remote sensing:A case study of kernel-driven BRDF model inversion

引用

Science China Earth Sciences 2006年第6期49卷 632-640页

作者： QIN Jun1, YAN Guangjian1, LIU Shaomin1, LIANG Shunlin2. ZHANG Hao1, WANG Jindi1 & LI Xiaowen1 1. State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of geography and Remote Sensing, Research Center for RS&GIS, Beijing Normal university, Beijing 100875, China {2., 2181 lefrak hall, university of maryland, college park, md20742, usa 1. State Key Laboratory of Remote Sensing Science School of Geography and Remote Sensing Research Center for RS&GIS Beijing Normal University Beijing 100875 China 2. department of geography 2181 Lefrak Hall University of Maryland College Park MD20742 USA

The use of a priori knowledge in remote sensing inversion has great implications for ensuring the stability of inversion process and reducing uncertainties in retrieved results, especially under the condition of insufficient observations. Common optimization algorithms have difficulties in providing posterior distribution and thus cannot directly acquire uncertainties in inversion results, which is of no benefit to remote sensing application. In this article, ensemble Kalman filter (EnKF) has been introduced to retrieve surface geophysical parameters from remote sensing observations, which has the capability of not merely obtaining inversion results but also giving its posterior distribution. To show the advantage of EnKF, it is compared to standard MODIS AMBRALS algorithm and highly effi-cient global optimization method SCE-UA. The inversion abilities of kernel-driven BRDF models with different kernel combinations at several main cover types are emphatically discussed when observa-tions are deficient and a priori knowledge is introduced into inversion.

关键词： remote sensing inversion, a priori knowledge, posterior distribution, ensemble kalman filter, BRDF, kernel-driven model, albedo.

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