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15I 2 2 3 3 4 4 5 7本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別專利的責任。本文件由內蒙古自治區氣象標準化技術委員會（SAM/TC23）提1典型草原干旱遙感監測指數GB/T20481—2017氣象干旱3.13.23.3某時段的LST與長時間序列同期LST最小值之差除以同期LST最大3.43.523.63.73.83.9ka——季節調節系數，取值方法按照GB/T20481—20a——SPIW60項的權重系數，典型草SPIW60——近60天標準化權重降水指數，計算方法按照GB/T20481—2017b——MI30項的權重系數，典型草原平均MI30——近30天相對濕潤度指數，計算方法按照GB/T20481—2017中附錄B；SPI90——近90天標準化降水指數，計算方法按照GB/T20481—2017SPI150——近150天標準化降水指數，計算方法按照GB/T20481—2017中3數據序列長度應不低于20年，隨著年限的增加和數4.2遙感數據換算為攝氏度(℃),MOD13A2植被指數產品需要乘0.0001將植被指數換算為正確的量綱，將兩種產品的旱情監測，本文件中只考慮5～9月生長季的干旱情況，數據序4.3降水及土壤水分數據壤水分數據，重投影、重采樣至與MODIS遙感數據一致。然后按公式（4）和公式（5）分別計算降水狀態指數和土壤水分狀態指數，數據序列與4.1中MCI的起止年限4元值，并將這些值作為特征變量值，以氣象站點每月的MCI作為目標變量，推薦利用隨機森林方法，構），植被狀態指數（VCI）MOD13A2溫度狀態指數（TCI）MOD11A2降水狀態指數（PCI）土壤水分狀態指數（SMCI）依據干旱遙感監測指數（CSDI）劃分的氣5A.1隨機森林模型構建過程法重采樣技術（boot-strap）從訓練集（X,Y）中有放回地抽取樣本，生成k個與訓練集容量大小一樣的新訓練樣本集合，未抽到的樣本構成k個袋外數據（OOB）；訓練數據的一個子集，按照同樣的規則節點繼續分裂，直到滿足分支停止規則而停止生c)根據每個訓練樣本集合對應的袋外數據（OOA.2典型草原干旱遙感監測指數構建將最終構建的隨機森林干旱監測模型，確定為典A.3典型草原干旱遙感監測指數評價與驗證將訓練集和測試集的數據分別輸入模型中，得到模型模擬值CSDI，計算其與MCI的平均絕對誤差），A.3.2典型草原干旱遙感監測指數適用性驗證65Method‘regression,7[3]沈潤平,郭佳,張

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