[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

说明书

本发明公开了一种基于MODIS的无机氮完整时空分布数据获取方法、装置及介质，属于遥感大数据领域。该方法步骤如下：1）对目标海洋区域的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；2）利用深度信念网络模型建立多波段反射率和时空特征信息与实测无机氮浓度值的回归关系，进而获得无机氮的有缺失时空分布；3）基于时空插值补全方法对有缺失时空分布进行重构，获得无机氮的完整时空分布。本发明充分考虑了无机氮遥感反演建模的时空异质性与复杂非线性特征，以及遥感反演结果受限于高缺失率的问题，能够获得近岸海域无机氮的完整时空分布，其反演精度较高，时空分布合理。

技术领域

本发明属于遥感大数据领域，具体涉及一种对近岸海域无机氮进行反演获取完整时空分布的方法。

背景技术

海洋水色遥感是利用机载或星载传感器探测与海洋水色有关的参数的光谱辐射，并利用该光谱辐射，经过大气校正，根据生物光学特性反演获得水体中的光学活性参数的技术。MODIS的水色遥感影像具有500m和1000m的空间分辨率，每1到2天就能覆盖整个地球一次，已经积累了20余年的数据，能够用于研究大空间范围、高频次、长时序的陆地、海洋和低层大气的动态及其变化过程，且已经在海洋叶绿素、悬浮物、有色可溶性物质的反演中取得了进展，具有重要的应用价值。

然而，近岸海域水体的光学性质受到的干扰因素较多，不仅受水中浮游植物的影响，还往往含有大量的悬浮泥沙、黄色物质等其他成分，这使得其光学特性极为复杂，难以反演。此外，目前对于海水中的非光学要素的反演，如无机氮反演，传统的反演模型应用局限于湖泊、河流、水库等淡水水体，还未有大面积、长时序的近岸海域非光学要素的反演研究。因此如何通过复杂建模技术来实现近岸海域非光学要素（如无机氮）的反演，目前依然缺少解决方案。

另一个问题是海洋水色遥感的影像受到大气、海水上方云雾以及传感器本身的设计制约，可能会存在数据不完整的情况，即数据缺失。在近岸海域等多云区域，有时还会出现雾霾，削弱可视光与红外光波段的信息，导致获得的数据在空间上不完整、在时间上不连续，数据的利用价值被大大削减，如何合理地填补缺失信息从而获取完整的时空分布，对近岸乃至全球的海洋监测与应用都具有重要的意义。

发明内容

本发明的目的是克服以往近岸海域无机氮反演精度低、反演结果差、缺失率高的问题，提供了一种基于MODIS的无机氮完整时空分布数据获取方法。

为实现本发明目的，提供的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种基于MODIS的无机氮完整时空分布数据获取方法，其步骤如下：

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。