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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (4): 145-153    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.04.19
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基于深度学习的TRMM降水产品降尺度研究——以中国东北地区为例
杜方洲(), 石玉立(), 盛夏
南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,南京 210044
Research on downscaling of TRMM precipitation products based on deep learning: Exemplified by northeast China
DU Fangzhou(), SHI Yuli(), SHENG Xia
School of Remote Sensing and Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China
全文: PDF(4672 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

降水的季节性时空分布研究对东北地区的生态保护和农业生产有重要意义。基于植被指数、地形因子与降水的相关性,采用深度学习模型,对2009—2018年10 a间平均1,4,7,10月TRMM_3B43产品降尺度至0.01°(约1 km),使用站点实测数据进行精度校正,并填补TRMM未覆盖的50°N以上地区。结果表明,该模型效果优于随机森林,可有效获得各季节较高空间分辨率与精度的研究区域降水分布,校正后全局决定系数R2介于0.881~0.952之间,均方根误差介于1.222~13.11 mm之间,平均相对误差介于7.425%~28.41%之间,其中4月和10月份拟合度较好,1月和7月份相对稍差。

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杜方洲
石玉立
盛夏
关键词 TRMM东北地区NDVI深度学习    
Abstract

The research on the seasonal spatial and temporal distribution of precipitation is of great significance to the ecological protection and agricultural production in northeast China. Based on the correlation between vegetation index, topographical factors and precipitation, this paper utilizes deep learning models to downscale TRMM_3B43 products to 0.01° (about 1 km) in January, April, July, and October during 2009—2018, and uses site measured data to make accuracy correction and fill areas above 50 ° N which are not covered by TRMM. The results show that the model is better than random forest and can effectively obtain the precipitation distribution in the study area with higher spatial resolution and accuracy in each season. The corrected global determination coefficient R2 is between 0.881 and 0.952, the root mean square error (RMSE) is between 1.222 mm and 13.11 mm, and the mean relative error (MRE) is between 7.425% and 28.41%, among which the fitting degree is good in April and October, and relatively poor in January and July.

Key wordsTRMM    northeast China    NDVI    deep learning
收稿日期: 2020-01-02      出版日期: 2020-12-23
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“异速增长和资源限制模型结合多源遥感数据估算森林地上生物量研究”(41471312)
通讯作者: 石玉立
作者简介: 杜方洲(1996-),男,硕士研究生,主要从事遥感反演、3S集成等研究。Email:dufangzhou0101@163.com
引用本文:   
杜方洲, 石玉立, 盛夏. 基于深度学习的TRMM降水产品降尺度研究——以中国东北地区为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 145-153.
DU Fangzhou, SHI Yuli, SHENG Xia. Research on downscaling of TRMM precipitation products based on deep learning: Exemplified by northeast China. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(4): 145-153.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.04.19      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I4/145
Fig.1  研究区地形及气象站点分布
Fig.2  DFNN结构示意图
L N epochs 训练集 测试集
R2 RMSE/mm R2 RMSE/mm
4 400 150 0.866 1.402 0.850 1.423
4 400 200 0.868 1.229 0.863 1.341
4 400 250 0.874 1.221 0.869 1.310
5 400 150 0.900 1.109 0.891 1.146
5 400 200 0.911 0.995 0.901 1.054
5 400 250 0.899 1.098 0.893 1.152
6 400 150 0.889 1.173 0.885 1.261
6 400 200 0.915 0.947 0.894 1.079
6 400 250 0.898 1.097 0.892 1.149
Tab.1  模型参数调整结果
Fig.3  2009—2018年10 a平均1,4,7,10月0.25°×0.25°TRMM降水与0.01°×0.01°降尺度降水对比
Fig.4  各月份站点实测降水量分别与TRMM降水量和降尺度降水量的散点图
月份 R2 RMSE/mm MRE/%
降尺
度前
降尺
度后
降尺
度前
降尺
度后
降尺
度前
降尺
度后
1月 0.798 0.826 2.819 2.503 79.76 71.31
4月 0.879 0.935 5.608 4.161 20.92 19.42
7月 0.784 0.817 20.960 16.870 12.37 11.08
10月 0.858 0.908 5.649 4.398 13.43 10.28
Tab.2  降尺度前后精度对比
月份 R2 RMSE/mm MRE/%
1月 0.324 2.813 54.130
4月 0.556 3.331 19.220
7月 0.653 10.580 6.315
10月 0.800 2.251 29.730
Tab.3  TRMM未覆盖地区预测精度验证
月份 R2 RMSE/mm MRE/%
RF DFNN RF DFNN RF DFNN
1月 0.787 0.826 2.561 2.503 77.79 71.31
4月 0.893 0.935 5.438 4.161 20.26 19.42
7月 0.809 0.817 18.94 16.870 13.66 11.08
10月 0.892 0.908 4.935 4.398 11.99 10.28
Tab.4  基于RF与基于深度学习降尺度模型精度指标评价
月份 R2 RMSE/mm MRE/%
校正前 校正后 校正前 校正后 校正前 校正后
1月 0.833 0.881 2.413 1.222 70.86 28.410
4月 0.939 0.952 4.297 3.508 20.41 9.473
7月 0.825 0.891 16.460 13.110 11.66 7.555
10月 0.924 0.932 4.474 3.301 10.34 7.425
Tab.5  各月降尺度结果校正前后精度指标
Fig.5  站点校正后的1,4,7,10月0.01°×0.01°降尺度降水空间分布
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