[发明专利]一种基于数据挖掘的地表温度降尺度方法

说明书

本发明公开了一种基于数据挖掘的地表温度降尺度方法，包括以下步骤：根据实验区域选取合适的低空间分辨率地表温度数据及高空间分辨率可见光数据作为数据源；经过数据预处理、样本采集等步骤得到全局模型结果和局部模型结果；基于模型权重指数(Weight_i)，对全局模型及局部模型结果进行合并；基于一种修改后的能量平衡公式，计算scale*scale窗口内的温度残差，将平差结果应用于窗口内每一个像元，完成低分辨率地表温度数据降尺度过程；计算降尺度后地表温度与其他较高分辨率地表温度产品间的MAE、R和RMSE，验证算法进行地表温度降尺度的精度和适用性。本发明基于对多源遥感数据自带光谱信息实现的充分挖掘，实现对低空间分辨率地表温度数据空间分辨率的提高。

技术领域

本发明涉及农业遥感技术领域，特别涉及一种对低空间分辨率地表温度产品降尺度(提高空间分辨率)的方法。

背景技术

地表温度(LST)常被定义为地球的表层温度。作为环境研究和资源管理的一个重要参数，被广泛应用于干旱监测、蒸散发、土壤水分估算和森林火灾探测等领域。20 世纪70年代，遥感技术开始应用于地表温度反演中，其宏观、快速、经济等优势，弥补了传统地面监测在空间分布上的不足。高分辨辐射计(Advanced Very High Resolution Radiometer,AVHHR)和中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectrometer, MODIS)是目前使用较为广泛的两种热红外传感器，在空间分辨率为1km的情况下，两者均能实现每日获取至少一次对地全覆盖观测。Fengyun-3(FY-3)是我国第二代极轨气象卫星，其目标是实现全球大气和地球物理要素的全天候、多光谱和三维观测。 VIRR是搭载在FY-3A/B/C气象卫星上的关键有效载荷之一，它有10个通道(表2-1)，波长范围为0.44～12.50μm，提供了全球观测大气、海洋和土地中的可见光和红外光谱。其中，两个相邻的热红外通道(IR1,10.30～11.30μm and IR2,11.50～12.50μm)为利用分裂窗算法反演LST提供了一个较好的机会。

但由于现有星载热红外传感器技术的限制，目前的星载热红外影像的空间分辨率普遍偏低(六十米到几十千米)，限制了高空间分辨率的地表温度信息在一些更小尺度热环境研究中的应用，而小尺度上地表覆盖热特性的分析能够有助于对小尺度天气系统的变化进行更深入的理解。

目前提高提高热红外图像空间分辨率的途径大致可分为两种：一种是通过提高热红外探测器的成像系统性能，从本质上提高热红外图像空间分辨率，近年来，一些机载高分辨率热红外传感器研发成功，但由于其获取难度大、成本高昂、采集周期长、预处理过程复杂等问题，难以获得实际的应用和推广；另一种方法是基于图像处理方法，利用已有的可见光-近红外的高空间分辨率数据，采用合适的算法对低空间分辨率的热红外图像进行降尺度，使其空间分辨率达到可见光-近红外数据水平，相对于第一种方法，这一方法效率更高，可操作性更强。