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Improving surface soil moisture retrievals through a novel assimilation algorithm to estimate both model and observation errors 期刊论文
REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2022, 卷号: 269
作者:  Tian, Jiaxin;  Qin, Jun;  Yang, Kun;  Zhao, Long;  Chen, Yingying;  Lu, Hui;  Li, Xin;  Shi, Jiancheng
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ENSEMBLE KALMAN FILTER  SYSTEM  COVARIANCES  PARAMETERS  SATELLITE  PRODUCTS  STATE  SMOS  SMAP  
Optimal Exploitation of AMSR-E Signals for Improving Soil Moisture Estimation Through Land Data Assimilation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2013, 卷号: 51, 期号: 1
作者:  Zhao, Long;  Yang, Kun;  Qin, Jun;  Chen, Yingying
收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2022/06/21
SURFACE PARAMETERIZATION SIB2  MICROWAVE EMISSION  ATMOSPHERIC GCMS  KALMAN FILTER  MODEL  RETRIEVAL  SATELLITE  SYSTEM  SMOS  POLARIZATION  
Simultaneous estimation of both soil moisture and model parameters using particle filtering method through the assimilation of microwave signal 期刊论文
JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-ATMOSPHERES, 2009, 卷号: 114
作者:  Qin, Jun;  Liang, Shunlin;  Yang, Kun;  Kaihotsu, Ichiro;  Liu, Ronggao;  Koike, Toshio
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ENSEMBLE KALMAN FILTER  SEQUENTIAL DATA ASSIMILATION  LAND-SURFACE MODEL  HYDROLOGIC DATA ASSIMILATION  AMSR-E  TEMPERATURE  SYSTEM  CLIMATE  UNCERTAINTY  SENSITIVITY