La technologie de télédétection par satellite est l'un des principaux moyens de détection de la quantité de vapeur d'eau dans l'atmosphère, et elle présente un avantage significatif en termes de haute résolution spatiale. Cependant, cette technologie présente une faible précision de détection, ce qui rend difficile de répondre aux besoins d'étude sur les changements de la vapeur d'eau dans l'atmosphère. Récemment, de nombreux chercheurs utilisent progressivement des données individuelles GNSS PWV de haute précision pour corriger de manière appropriée les données de vapeur d'eau télédétectées avec les données individuelles d'observation des nuages MODIS et obtenir des produits précis de vapor d'eau télédétectée par satellite. Cependant, la plupart des études actuelles sont basées sur des données individuelles de correspondance spatiale entre la station météorologiques GNSS et le pixel de télédétection, et négligent l'impact important de la forte corrélation spatiale de la vapeur d'eau dans l'atmosphère, ce qui limite la capacité de correction. Dans ces circonstances, l'utilisation d'informations de corrélation spatiale de la vapeur d'eau avec les technologies de traitement non linéaires d'apprentissage automatique joue un rôle important dans la construction d'un modèle de correction de la vapeur d'eau MODIS. Ce modèle utilise l'algorithme du réseau de neurones BP comme cadre, sélectionne les informations sur les nuages MODIS dans une gamme spécifiée, les types de couverture terrestre, la posture spatiale du capteur et d'autres influences non linéaires comme paramètres d'entrée du modèle. Les résultats des expériences avec les données GNSS et PWV dans les régions de l'ouest des États-Unis montrent que l'erreur quadratique moyenne de correction du modèle PWV MODIS proposé dans cet article est de 2,13 mm, ce qui réduit l'erreur quadratique moyenne de 46,21% par rapport au modèle de correction linéaire largement utilisé; par rapport aux résultats actuels du modèle de correspondance point à point, la réduction de l'erreur quadratique moyenne est de 12,35%. En comparant dans les dimensions temporelle et spatiale, les résultats montrent que l'erreur quadratique moyenne des produits de correction du modèle proposé dans cet article est stable entre 2,0 et 3,0 mm, ce qui démontre les avantages du modèle de correction tenant compte des caractéristiques spatiales, pour corriger les produits de télédétection de la vapeur d'eau et refléter les informations spatio-temporelles précises de la distribution de la vapeur d'eau.

MODIS PWV;GNSS PWV;PWV Correction