[发明专利]一种卫星数据融合的气温估算方法有效
申请号: | 202110373975.9 | 申请日: | 2021-04-07 |
公开(公告)号: | CN113111936B | 公开(公告)日: | 2022-10-18 |
发明(设计)人: | 邓小波;陈瑶瑶;廖玉芳;韩沁哲;黄启宏;刘海磊;唐顺仙 | 申请(专利权)人: | 成都信息工程大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 成都知棋知识产权代理事务所(普通合伙) 51325 | 代理人: | 马超前 |
地址: | 610225 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 卫星 数据 融合 气温 估算 方法 | ||
1.一种卫星数据融合的气温估算方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:对获取到的静止卫星气温数据和极轨卫星气温数据进行预处理;
步骤二:利用预处理后的静止卫星气温数据和极轨卫星气温数据建立气温差值字典;
步骤三:利用气温差值字典,对基准时刻的静止卫星气温数据和预测时刻的静止卫星气温数据两者的差值数据进行超分辨率重建,得到重建后的高空间分辨率的气温差值数据;
步骤四:对基准时刻的极轨卫星气温数据和得到的高空间分辨率的气温差值数据进行相加,得到预测时刻的高空间分辨率卫星气温产品;
步骤五:根据静止卫星气温数据的时间分辨率,连续生成对应的高时间分辨率的高空间分辨率卫星气温数据;
所述步骤一中所述预处理包括:
步骤11:时空匹配
对于获取到的静止气象卫星气温数据和极轨气象卫星气温数据进行时空匹配,得到同一时刻对同一地区观测的气温数据,即时空匹配后的极轨卫星气温数据和静止卫星气温数据;
步骤12:数据订正
利用台站数据对所述时空匹配后的极轨卫星气温数据和静止卫星气温数据进行订正,得到订正后的极轨卫星气温数据和静止卫星气温数据;
所述步骤三具体包括以下步骤:
步骤1:根据得到的低空间分辨率字典Dl,以及一个基准时刻与预测时刻的静止卫星fy4a气温差值数据Yl,利用计算公式Xl=Dl+·Yl,得到相应的稀疏系数Xl;Dl+代表矩阵Dl的广义逆矩阵;
步骤2:根据得到的高空间分辨率字典Dh和稀疏系数Xl,利用计算公式Yh=Dh·Xl,得到基准时刻与预测时刻的高空间分辨率气温差值数据Yh;
所述步骤四包括:
根据得到的基准时刻与预测时刻的高空间分辨率气温差值数据Yh,以及基准时刻的极轨卫星气温数据yb,利用计算公式yp=yb+Yh,得到预测时刻的高空间分辨率气温数据yp。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤二包括:
步骤21:气温差值数据集的建立
将所述订正后的极轨卫星气温数据和静止卫星气温数据分别按照不同时期同一时刻进行差值计算并划分整理,最后得到极轨卫星气温差值数据集和静止卫星气温差值数据集;
步骤22:高低空间分辨率字典的生成
利用极轨卫星气温差值数据集训练高空间分辨率字典、利用静止卫星气温差值数据集训练低空间分辨率字典,最终得到高空间分辨率字典和低空间分辨率字典。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤22包括:
步骤221:根据得到的高空间分辨率字典和低空间分辨率字典,按所设参数,对数据集样本进行分块操作,分别得到高空间分辨率数据块和低空间分辨率数据块,再分别剔除阈值较小的数据块,最后得到所需要的高空间分辨率训练样本和低空间分辨率训练样本;
步骤222:根据得到的高空间分辨率训练样本和低空间分辨率训练样本,利用K-SVD冗余字典构建算法,分别对高空间分辨率训练样本和低空间分辨率训练样本进行联合字典构建,分别得到高空间分辨率字典和低空间分辨率字典。
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