[发明专利]基于MODIS的无机氮完整时空分布数据获取方法、装置及介质

权利要求书

1.一种基于MODIS的无机氮完整时空分布数据获取方法，其特征在于，步骤如下：

S1、对目标海洋区域对应的MODIS反射率产品、海水深度产品和无机氮采样数据进行匹配和数据清洗，形成由不同采样样本组成的样本集合；其中每个采样样本均完整包含一个采样点对应的多波段反射率、时空特征信息以及实测的无机氮浓度值，所述多波段反射率为MODIS反射率产品的第1~7七个波段中部分或全部波段的反射率，所述时空特征信息包括空间特征信息和时间特征信息，所述空间特征信息包括采样点的经纬度坐标和海水深度，所述时间特征信息包括采样点的采样时间以及将所述采样时间以周期性连续循环形式表示的循环采样时间；

S2、利用所述样本集合对深度信念网络模型进行训练，其中所述深度信念网络模型以多波段反射率和时空特征信息作为输入参数，以无机氮浓度值作为输出参数；针对目标海洋区域在目标时段内每一个时次的MODIS反射率产品，剔除所述多波段反射率和所述时空特征信息存在缺失的像元，并将其余的完整信息像元各自的所述多波段反射率和所述时空特征信息输入训练后的深度信念网络模型中，预测得到每个完整信息像元对应的无机氮浓度值，从而形成每一个时次对应的空间有缺失无机氮分布数据；

S3、针对目标时段内所有时次对应的空间有缺失无机氮分布数据，剔除空间缺失率高于上限值的时次后，通过时空插值补全方法进行数据重构，补全时间维度和空间维度上的缺失数据后，得到目标海洋区域在目标时段内的时空连续无机氮分布数据；

所述S1中匹配和数据清洗的方法为：

S11、从目标海洋区域的每日MODIS遥感反射率产品与海水深度产品中提取数据日期以及栅格形式的第1至第7波段的遥感反射率、云层数据、有效性数据和海水深度，形成第一数据集；

S12、从无机氮采样数据中提取不同采样日期下的各采样点的经维度坐标和表层海水无机氮浓度值，形成第二数据集；

S13、将第一数据集和第二数据集按照采样日期和各采样点的经维度坐标进行匹配，得到不同采样日期下的各采样点的经维度坐标、表层海水无机氮浓度值、第1至第7波段的遥感反射率、云层数据、有效性数据和海水深度，形成第三数据集；

S14、基于云层数据和有效性数据对第三数据集进行数据筛选，剔除采样点处存在云层或者有效性不在设定范围内的无效数据，然后统计遥感反射率的七个波段中每个波段对应的无效数据比例，通过执行质量控制筛选来删除无效数据比例超过上限比例的整个波段遥感反射率，再为不同采样日期下的每个采样点生成所述时间特征信息后，最终生成样本集合。

2.如权利要求1所述的基于MODIS的无机氮完整时空分布数据获取方法，其特征在于，所述多波段反射率为MODIS反射率产品中第1~7七个波段经过质量控制筛选后保留的所有波段的遥感反射率；其中执行所述质量控制筛选时，若任一波段的遥感反射率中无效数据比例超过上限比例，则删除整个该波段。

3. 如权利要求1所述的基于MODIS的无机氮完整时空分布数据获取方法，其特征在于，所述时间特征信息中，采样时间由采样日期对应的年份YR、采样日期对应的月份MOY、采样日期在所处星期中的日期序数DOW以及采样日期在所处年份中的日期序数DOY组成，所述循环采样时间由循环月份cMOY、循环周cDOW和循环日cDOY组成，其中cMOY =1-cos(2π*MOY/12)，cDOW =1-cos(2π* DOW /7) ，cDOY =1-cos(2π* DOY /R)，R为采样日期所在年份的日期总数。