[发明专利]考虑空间非平稳性的海洋内部温盐结构遥感反演方法

说明书

本发明涉及一种考虑空间非平稳性的海洋内部温盐结构遥感反演方法，基于地理加权回归模型，利用多源海表卫星观测数据，结合海洋内部Argo浮标实测数据，反演全球海洋内部的温盐结构并取得了很好的反演效果，不仅能直观、准确地展示全球海洋内部温盐信息空间分布特征，还能得到各解释变量贡献值的空间分布。该发明考虑了海洋表层和内部的空间非平稳性，采用局部建模思想建立海洋内部参数和海表参数之间的关系，推演中深层海洋温盐结构关键动力参数，弥补了浮标实测数据的稀疏与不足，大大提高了反演结果的精度。

技术领域

本发明涉及遥感信息处理与应用领域，具体涉及一种考虑空间非平稳性的海洋内部温盐结构遥感反演方法。

背景技术

迄今为止，全球具备海洋探测功能的对地观测卫星或海洋卫星共有50多颗。几十年来，卫星传感器一直在提供各种时空尺度的海表观测。例如，热红外传感器用于探测海表温度，卫星高度计用于监测海表高度，微波辐射计用于测量海表盐度，微波散射计用于获取海表风场。海洋内部存在复杂的三维动力过程，许多重要的海洋物理现象与过程都位于海表之下一定深度范围之内，但是这些海洋内部关键动力参量传统卫星遥感无法直接观测，并且实测数据稀少，全球有限的Argo浮标观测数据仍远远满足不了需求。卫星遥感资料的日益增加，为海表观测提供了大量覆盖范围广、高空间分辨率和强时间连续性的实时海洋表面信息。结合多源卫星遥感观测和现场观测数据，通过地理加权回归的空间建模方法，建立海洋内部参数和海表参数之间的关系，推演中深层海洋过程的关键参数，可为全球气候变化过程中的中深海响应特征研究提供数据支持，对于进一步了解中深海动力过程及其变异特征有重要意义。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种考虑空间非平稳性的海洋内部温盐结构遥感反演方法，能直观、准确地展示全球海洋内部温盐信息空间分布特征，还能得到各解释变量贡献值的空间分布。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种考虑空间非平稳性的海洋内部温盐结构遥感反演方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据并构建经纬网，使所有数据空间范围统一；

步骤S2：对多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据进行预处理，得到各海表参量的异常值数据、Argo实测坐标数据、Argo实测的温度异常数据和盐度异常数据；

步骤S3：对得到的各海表参量数据进行空间自相关检验；

步骤S4：将检验后的各海表参量的异常值数据进行标准化处理并与Argo实测的温度异常数据和盐度异常数据通过Argo实测坐标数据一一对应，建立特征矩阵；并将所有数据随机划分成训练数据集和测试数据集；

步骤S5：采用Gauss函数作为空间权函数建立空间权重矩阵，并采用固定型核函数从指定范围内选取最优带宽，由于GWR模型对带宽很敏感，因此利用Akaike信息量准则确定最优带宽；

步骤S6：根据得到的训练数据集和最优带宽，考虑空间非平稳性，在最小二乘回归模型的基础上，利用局部光滑思想，将数据地理位置嵌入到回归参数之中，使回归系数随空间位置的变化而变化，构建GWR模型；

步骤S7：将测试数据集输入GWR模型，反演海洋内部温盐异常，得到海洋内部温度异常分布、盐度异常分布以及各解释变量相关系数。

进一步的，所述步骤S2具体为：

步骤S21：将多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据的时间分辨率统一为每月，利用最优插值法将空间分辨率统一为1°×1°，得到统一尺度的多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据；

步骤S22：将多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据中不合理的值赋为空值并除去，得到处理后的多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据；