[发明专利]一种顾及时空特征的云覆盖像元地表温度重建方法

说明书

本发明公开了一种顾及时空特征的云覆盖像元地表温度重建方法，包括：1、对目标区域在时间段T_last＝[d_begin,t_begin,d_stop,t_stop]内的LST图像序列进行像元判断，将云覆盖像元处的LST值设为无效，计算目标区域的NDVI数据，处理得到T_last内的NDVI图像序列；2、遍历T′_last＝[d_begin+nt,t_begin,d_stop‑nt,t_stop]内每一个LST值无效的像元，对其进行时间域LST重建；3、如目标区域在T′_last内仍有无效LST值，遍历每一个LST值无效的像元，对其进行空间域LST重建；4、如目标区域在T′_last内仍有无效LST值，跳转至步骤S2进行下一次时空重建，直到目标区域在T′_last内的LST值均有效；5、对步骤S4得到的LST图像序列进行S‑G滤波。该方法能够得到较为精确的云下地表温度。

技术领域

本发明属于遥感技术领域，具体涉及一种对遥感影像数据中云覆盖像元地表温度进行重建的方法。

背景技术

地表温度(land surface temperature，LST)是研究地表能量平衡、水文变化和气候变化的重要变量。随着航天遥感技术的发展，很多传感器可提供空间连续的地表温度产品，如美国的静止轨道环境气象卫星GOES系列(Geostationary OperationalEnvironmental Statellites,GOES)、极轨卫星EOS/MODIS，中国的风云2号气象卫星系列、静止气象卫星FY-4A/AGRI等。但现有的地表温度产品皆是对其遥感影像进行云检测和云覆盖像元标识，而未估算云覆盖像元地表温度。云覆盖像元地表温度信息缺失在一定程度上破坏了地表温度时空分布的全局性和连续性，严重阻碍和限制了地表温度产品的应用和发展。因此，如何估算地表温度产品中云覆盖像元地表温度，形成无缝的卫星地表温度产品是热红外遥感的前沿研究难题。

目前，LST数据重建方法主要有基于空间相关性的空间插值重建和以时间变化规律为前提的时间序列重建方法两种。基于地表温度的空间相关性的空间插值重建方法有很多，以梯度距离反比法为例，它假定相邻相似像元具有相同的地表温度，但是这类方法多适用于具有较高分辨率的极轨卫星(MODIS/Landsat)，当空间分辨率降低时，地表温度的空间相关性会减弱，故而此类方法不适用于空间分辨率比较低的地球静止气象卫星。此外,此类方法针对小范围的缺失数据展现出比较好的效果，但是当缺失像元的区域较大时，重建后的LST精度会有明显的降低。以时间变化规律为前提的时间序列地表温度重建方法主要是利用温度昼夜变化模型(Diurnal Temperature Cycle，DTC)进行空值修复，目前DTC模型的研究有了很大的进展，在参数增加的情况下，拟合效果会相应提高，但是增加参数会导致空值修复效率下降。DTC模型对于在时间序列上空值数量较少的情况下，LST重建效果比较好。而在空值数量较多的情况下，修复效果会明显变差。并且DTC模型在有效值数目少于参数数目时，无法建立模型，故而无法实现对所有LST空值的重建。因此传统方法具有一定的局限性，无法满足应用的需求。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明公开了一种顾及时空特征的云覆盖像元地表温度重建方法，该方法能够得到较为精确的云下地表温度。

技术方案：本发明采用如下技术方案：

一种顾及时空特征的云覆盖像元地表温度重建方法，包括：