[发明专利]一种基于单窗算法和PredRNN的遥感影像热岛效应预测方法

说明书

本发明公开了一种基于单窗算法和PredRNN的遥感影像热岛效应预测方法，包括：影像下载；影像预处理；单窗算法；将每个时刻的单窗算法处理后的卫星遥感图像按照一定大小切成若干个小的图片并标记每张图片的区域以及时间序列数，构造PredRNN模型；将切分后的图片集处理为序列集的形式，将图片序列集按照训练集与测试集的比例8:2进行切分，并使用PredRNN进行训练，用测试集作为模型的参数调优的评估，最终确定模型，得到模型关于历史卫星遥感图片与未来卫星遥感图片的变化关系。本发明一方面对卫星影像缺失的时间点的地表温度反演结果进行补充，保证了时间的规律性、连续性；另一方面实现了对城市未来热环境进行预测的效果。

技术领域

本发明涉及一种热岛效应预测方法，属于地球科学技术领域，尤其涉及一种基于单窗算法和PredRNN的遥感影像热岛效应预测方法。

背景技术

地表温度对地球表面和大气的能量交换起着至关重要的作用，对气候、环境变化以及人类生产生活均具有重要影响。任何温度超过热力学温度0K的物体均会不断地向外发射热红外辐射。热红外遥感基于星载或机载的热红外传感器获取目标地物3-5μm以及8-14μm两个大气窗口的热红外信息来识别地物以及定量反演地表参数信息，如地表温度和地表发射率的遥感反演。

单窗算法适用于只有一个热波段的遥感数据,主要用于TM6和ETM+数据进行地表温度反演。该算法利用大气窗口内单一热红外通道所观测的辐射值。现有技术仅基于单窗算法对遥感影像进行温度反演，获得城市地表温度数据。从而对城市历年地表温度进行监测，分析城市热岛效应发展动态。

但是由于大多数免费获取的卫星影像时间分辨率较低，时间连续性较差。因此大多数研究仅能对已有的卫星影像进行研究分析，利用合适的算法计算地表温度，从而对城市热岛效应进行监测、分析规律。

发明内容

为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于单窗算法和PredRNN的遥感影像热岛效应预测方法。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于单窗算法和PredRNN的遥感影像热岛效应预测方法，包括以下步骤：

步骤1，影像下载，即根据研究需求，下载指定研究区域历年遥感影像；

步骤2，影像预处理，即对影像进行几何校正、镶嵌、裁剪、辐射定标、大气校正等预处理操作；

步骤3，单窗算法，即利用公式1对影像热红外波段DN值进行光谱辐射值计算，利用公式2对影像热红外波段进行亮度温度的计算，利用影像红外和近红外波段计算NDVI值，利用NDVI和公式3计算地表比辐射率，估算大气透射率，利用单窗算法计算地表温度；

步骤4，将每个时刻的单窗算法处理后的卫星遥感图像按照一定大小切成若干个小的图片并标记每张图片的区域以及时间序列数，构造PredRNN模型，PredRNN通过在上一个序列的最顶层建立一个通道连接到下一个序列的第一层作为隐层输入，实现了网络能够结合利用最靠近输出层特征的效果；

步骤5，将步骤4切分后的图片集处理为序列集的形式，将图片序列集按照训练集与测试集的比例8:2进行切分，并使用PredRNN进行训练，用测试集作为模型的参数调优的评估，最终确定模型，得到模型关于历史卫星遥感图片与未来卫星遥感图片的变化关系；

步骤6，通过训练好的PredRNN模型对未来城市地表温度进行外推预测。

进一步地，公式1为：

L₁₀＝gain*DN+bias

式中：L₁₀为光谱辐射值；gain为增益量；bias为偏移量。

进一步地，公式2为：