[发明专利]基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法

说明书

本发明属于遥感应用技术领域，尤其涉及一种基于改进日内温度循环模型(Improved diurnal temperature cycle model，IDTCM)的遥感地表温度时间归一化方法。基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，包括如下步骤：数据预处理、基于DTCM进行改进得到IDTCM、进行遥感地表温度时间归一化和进行TASI航空遥感地表温度时间归一化。本发明建立了一个改进的日内温度循环模型，改进了现有模型无法克服风速波动的缺点，同时，基于改进的日内温度循环模型构建了遥感地表温度时间归一化方法。

技术领域

本发明属于遥感应用技术领域，尤其涉及一种基于改进日内温度循环模型(Improved diurnal temperature cycle model，IDTCM)的遥感地表温度时间归一化方法。

背景技术

在Parton and Logan提出的一个地表温度日内循环模型的基础上，学术界相继改进和发展了其它若干种经验统计的日内温度循环模型。但是这些模型，大都基于在所考虑时间范围内天气晴朗，风速较小且恒定的假设。实际上，地表温度对于大气状况非常敏感。在真实的自然状况下，云量、风速的大小和波动的剧烈程度都会对日内温度循环模型应用的结果产生重要影响。如果不考虑天气条件的影响，直接将现有的日内温度循环模型应用到遥感地表温度的时间归一化中，将会对遥感地表温度的时间归一化结果带来一定的误差。

卫星和航空遥感获得的地表温度(下文简称遥感地表温度)是研究全球与区域气候变化以及许多实际应用的重要参数。地表温度(Land surface temperature,LST)随时间变化迅速，目前遥感只能获取瞬时的地表温度信息。不同时间获取的地表温度存在较大差异，需要进行时间归一化，即根据使用者的要求将其它时刻的遥感地表温度归一化至特定时刻。但目前进行遥感地表温度的时间归一化，尚无较为成熟的技术方法公开。日内温度循环模型(Diurnal temperature cycle model,DTCM)可以用于重建地表温度在整个昼夜周期内的连续变化。但是，该模型目前存在一定的缺点，并且尚未用于遥感地表温度的时间归一化中。

本发明通过对实测的地表温度数据和气象数据进行分析研究，发现在天气相对比较晴朗的条件下，如果风速较大且波动比较剧烈时，同样会对日内温度循环模型的应用产生重要影响。因此，天气相对比较晴朗条件下，风速的大小和波动的剧烈程度也是影响日内温度循环模型的重要因素。但是，现阶段内在天气相对比较晴朗的条件下，考虑风速大小和波动剧烈程度对日内温度循环模型应用结果影响的研究还比较少。

发明内容

本发明为克服现有技术中的不足，提出基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，本发明建立了一个改进的日内温度循环模型，改进了现有模型无法克服风速波动的缺点，同时，基于改进的日内温度循环模型构建了遥感地表温度时间归一化方法。

基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，包括：

S1、数据预处理，包括实测站点真实地表温度T_s(t)数据的获取，机载热红外成像光谱仪(Thermal Airborne Spectrographic Imager,TASI)航空遥感地表温度数据的获取和地表覆盖类型数据的获取，所述地表覆盖类型包括非植被覆盖区域(建筑、裸土、荒漠等)、植被、浓密植被和水体四类，所述TASI航空遥感地表温度数据和地表覆盖类型数据的空间分辨率相同；

S2、基于DTCM进行改进得到IDTCM，具体如下：

S21、根据S1所述T_s(t)拟合得到DTCM的参数和平均天气条件下的地表温度，具体为：

S212、将S1所述T_s(t)与DTCM模拟得到的地表温度进行对比，计算得到地表温度的瞬时波动；