[发明专利]卫星降水空间降尺度最优回归窗口筛选方法与装置

权利要求书

1.一种卫星降水空间降尺度最优回归窗口筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取给定区域的第一空间分辨率数字高程数据Elevation和归一化植被指数数据NDVI作为自变量，并重采样到第二空间分辨率；获取对应区域的第二空间分辨率的卫星降水数据作为因变量，以及对应区域内雨量站点数据作为降尺度模型性能验证的地面参考值；其中第一空间分辨率高于第二空间分辨率；

(2)根据第二空间分辨率的自变量和因变量，构建全局窗口、局域窗口和逐象元变化局域窗口三种回归模型，进行模型参数和误差的确定；其中全局窗口回归模型以第二空间分辨率的卫星降水数据作为因变量，以第二空间分辨率Elevation和NDVI数据作为自变量，在整个给定区域范围内建立多元线性回归模型，全局窗口回归模型中每个象元位置的模型参数取值不变；局域窗口回归模型对于估算目标象元设置不同局域窗口序号，不同局域窗口序号对应的计算网格大小不同，同一个局域窗口序号中各个估算目标象元对应的网格大小相同，对于研究区内任意位置目标象元，利用不同序号的局域窗口内所有象元建立局域窗口回归模型，计算不同局域窗口序号情况下整个给定区域预测的降水量结果与卫星降水数据的均方根误差RMSE，选择最小的RMSE所对应的局域窗口序号作为最终的局域窗口；逐象元变化局域窗口回归模型，在局域窗口基础上应用动态变化，进行整个研究区逐个象元的遍历，对各个估算目标象元采用不同局部窗口下所有数据进行回归分析，比较每个象元不同局域窗口下预测降水量结果与卫星降水数据的RMSE，取RMSE最小时的局部窗口为各像元最优拟合局域窗口大小；局域窗口回归模型和逐象元变化局域窗口回归模型中每个象元位置的模型参数与象元位置相关；

(3)根据步骤(2)中建立的三种回归模型和第一空间分辨率的自变量数据，获得三种不同类型回归窗口下第一空间分辨率的降水量降尺度数据，并利用实测雨量站点数据对降尺度结果进行验证评价，最终确定卫星降水降尺度最优回归窗口。

2.根据权利要求1所述的卫星降水空间降尺度最优回归窗口筛选方法，其特征在于，步骤(2)中构建的全局窗口回归模型表示为：

P^LR＝a₀+a₁×NDVI^LR+a₂×Elevation^LR+error^LR

其中，上标LR表示第二空间分辨率，P^LR表示第二空间分辨率的卫星降水数据，为模型预测的降水量结果，error^LR为模型拟合残差，a₀为模型截距，a₁和a₂分别为模型变量NDVI^LR和Elevation^LR的斜率。

3.根据权利要求2所述的卫星降水空间降尺度最优回归窗口筛选方法，其特征在于，步骤(2)中构建的局域窗口回归模型表示为：

其中，β₀(u_i)为目标象元u_i处的模型截距，β₁(u_i)和β₂(u_i)分别为目标象元u_i处模型变量NDVI^LR和Elevation^LR的斜率。

4.根据权利要求1所述的卫星降水空间降尺度最优回归窗口筛选方法，其特征在于，步骤(3)中基于在第二空间分辨率下建立的全局窗口回归模型，应用到第一空间分辨率的自变量中进行建模预测，获得第一空间分辨率预测的降水数据同时将第二空间分辨率的拟合误差插值到第一空间分辨率与结果相加，得到最终的基于全局窗口回归模型降尺度后的第一空间分辨率的降水数据。