用于 OCO-2 数据的地理空间函数模型及其在插补与陆地比例估计中的应用
应用统计
2021-01-26 v1
摘要
NASA 的轨道碳观测站-2 (OCO-2) 卫星数据对许多碳管理策略至关重要。反演算法利用 OCO-2 测量的辐射数据估算 CO2 浓度。然而，受云层覆盖与宇宙射线等因素影响，该反演算法在碳循环科学若干关键区域的空间覆盖有限。由于缺乏包括陆地比例在内的有效辅助变量，沿海岸的混合陆地/水域像素也未用于反演处理。我们提出一种对空间光谱数据建模的方法，通过辐射插补与陆地比例估计解决这两个问题。光谱观测被建模为具有足迹特定参数的空间索引函数型数据，并通过函数主成分分析降维至很低维度。主成分得分被建模为随机场以考虑空间依赖性，缺失的光谱观测通过对主成分得分进行克里金插补。所提方法对太平洋上空的观测显示出高精度的光谱辐射插补。基于该模型的解混方法在希腊海岸线的验证研究中提供了更精确的陆地比例估计。
引用
@article{arxiv.2101.09418,
title = {A Geospatial Functional Model For OCO-2 Data with Application on Imputation and Land Fraction Estimation},
author = {Xinyue Chang and Zhengyuan Zhu and Xiongtao Dai and Jonathan Hobbs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.09418},
year = {2021}
}