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文档简介
15I 2 2 3 3 4 4 5 7本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由内蒙古自治区气象标准化技术委员会（SAM/TC23）提1典型草原干旱遥感监测指数GB/T20481—2017气象干旱3.13.23.3某时段的LST与长时间序列同期LST最小值之差除以同期LST最大3.43.523.63.73.83.9ka——季节调节系数，取值方法按照GB/T20481—20a——SPIW60项的权重系数，典型草SPIW60——近60天标准化权重降水指数，计算方法按照GB/T20481—2017b——MI30项的权重系数，典型草原平均MI30——近30天相对湿润度指数，计算方法按照GB/T20481—2017中附录B；SPI90——近90天标准化降水指数，计算方法按照GB/T20481—2017SPI150——近150天标准化降水指数，计算方法按照GB/T20481—2017中3数据序列长度应不低于20年，随着年限的增加和数4.2遥感数据换算为摄氏度(℃),MOD13A2植被指数产品需要乘0.0001将植被指数换算为正确的量纲，将两种产品的旱情监测，本文件中只考虑5～9月生长季的干旱情况，数据序4.3降水及土壤水分数据壤水分数据，重投影、重采样至与MODIS遥感数据一致。然后按公式（4）和公式（5）分别计算降水状态指数和土壤水分状态指数，数据序列与4.1中MCI的起止年限4元值，并将这些值作为特征变量值，以气象站点每月的MCI作为目标变量，推荐利用随机森林方法，构），植被状态指数（VCI）MOD13A2温度状态指数（TCI）MOD11A2降水状态指数（PCI）土壤水分状态指数（SMCI）依据干旱遥感监测指数（CSDI）划分的气5A.1随机森林模型构建过程法重采样技术（boot-strap）从训练集（X,Y）中有放回地抽取样本，生成k个与训练集容量大小一样的新训练样本集合，未抽到的样本构成k个袋外数据（OOB）；训练数据的一个子集，按照同样的规则节点继续分裂，直到满足分支停止规则而停止生c)根据每个训练样本集合对应的袋外数据（OOA.2典型草原干旱遥感监测指数构建将最终构建的随机森林干旱监测模型，确定为典A.3典型草原干旱遥感监测指数评价与验证将训练集和测试集的数据分别输入模型中，得到模型模拟值CSDI，计算其与MCI的平均绝对误差），A.3.2典型草原干旱遥感监测指数适用性验证65Method‘regression,7[3]沈润平,郭佳,张
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