[发明专利]一种地表温度降尺度方法及系统

说明书

本发明涉及一种地表温度降尺度方法及系统，利用土地利用分类数据对MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据和高空间分辨率的被动微波遥感地表温度进行分类，利用三重组合方法对MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据和高空间分辨率的被动微波遥感地表温度进行误差分析，得到不同土地覆盖类型下的热红外和被动微波遥感地表温度的时空权重，对不同土地覆盖类型的时间和空间序列热红外和降尺度被动微波遥感地表温度进行加权计算，得到每个土地覆盖类型的高空间分辨率地表温度。相对于现有技术，本发明实现了不同土地覆盖类型的热红外和被动微波遥感地表温度产品有效融合，得到无云情况下高精度、高分辨率的地表温度。

技术领域

本发明涉及地理信息技术领域，尤其是涉及一种地表温度降尺度方法及系统。

背景技术

地表温度作为卫星遥感监测地表水分和能量循环中一个十分重要的状态变量，提供了地表能量平衡状态的时空变化信息，在气象、地质、水文、生态、数值预报、以及区域气候模式等研究领域得到广泛的应用。时空连续的高精度地表温度数据不仅有助于评估地表能量与水文平衡、热惯量和土壤湿度，而且有助于获取全球表面温度及掌握其长期的变化，对区域及全球地气系统能量平衡和生态系统的研究具有重要意义。

获取时空连续的高分辨率被动微波遥感地表温度数据，实现地表温度的全天候遥感监测，多源遥感数据融合是一个可行的方法。现有的遥感数据融合方法在热红外和被动微波遥感地表数据的融合上仍存在缺陷，无法得到高分辨率、高精度的被动微波遥感地表温度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种高分辨率、高精度的基于热红外地表温度数据和被动微波遥感地表温度的地表温度降尺度方法及系统。

一种地表温度降尺度方法，包括以下步骤：

获取研究区内的MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据、高空间分辨率的被动微波遥感地表温度和土地利用分类数据；

根据所述土地利用分类数据对所述MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据和被动微波遥感地表温度进行分类，获取所述MODIS时间序列数据、热红外地表温度和被动微波遥感地表温度在不同土地覆盖类型下的地表温度数据集；

针对研究区内无云层和积雪覆盖的像元，基于所述地表温度数据集，利用三重组合方法计算不同土地覆盖类型下热红外地表温度和被动微波遥感地表温度的误差方差和对应的真值方差，根据所述误差方差和对应的真值方差计算得到不同土地覆盖类型下热红外地表温度和被动微波遥感地表温度的信噪比；

根据所述信噪比，获取不同土地覆盖类型的时间和空间序列热红外和降尺度被动微波遥感地表温度的时间和空间权重；

对所述时间和空间权重进行乘积运算，得到不同土地覆盖类型的热红外和降尺度被动微波遥感地表温度的时空权重；

将所述时空权重作为权重数据，对不同土地覆盖类型的时间和空间序列热红外和降尺度被动微波遥感地表温度进行加权计算，得到每个土地覆盖类型的高空间分辨率地表温度；

所述获取不同土地覆盖类型的时间和空间序列热红外和降尺度被动微波遥感地表温度的时间和空间权重的步骤具体包括：

按照下列方式，获取不同土地覆盖类型的时间和空间序列热红外和降尺度被动微波遥感地表温度的时间和空间权重：

其中，SNR_VIRR,TS和SNR_MWRI,TS分别为不同土地覆盖类型的时间或空间序列热红外和高空间分辨率的被动微波遥感地表温度数据的信噪比，TS表示时间或空间序列地表温度数据。