[发明专利]天基遥感分块插值计算太阳高度角的方法

摘要

本发明涉及天基遥感分块插值计算太阳高度角的方法，包括确认遥感数据状态；以附带参数数据作为插值参照；遵循理论依据确定数据分块大小；确定数据插值模式；落实数据插值方程式；计算各项插值数据；计算各元数据块太阳高度角参数。适当增加太阳高度角数据，弥补了天基遥感太阳高度角数据不足；建立了确定天基遥感太阳高度角数据密度的方法和计算公式，利于确定合理的太阳高度角数据分布；充分提高天基遥感太阳高度角校正数据精度，利于遥感地物反演和识别；采用本技术方案，一级数据产品不需携带固定间隔点太阳高度角数据；技术方法具有易理解、易实现、实用佳和高精度等特点。

主权项

一种确定天基遥感太阳高度角数据密度的方法，包括数据分块理论依据和数据分块操作方法；其特征在于：以太阳高度角偏差特征规律和数据校正偏差率公式推论作为确定数据分块大小的理论依据；所述数据分块理论依据，即通过数据校正偏差率公式推论确立数据校正偏差率与太阳高度角偏差的关系，通过太阳高度角偏差特征规律确立数据块行列宽度与太阳高度角偏差的关系，以太阳高度角偏差特征规律和数据校正偏差率公式推论作为数据分块的理论依据；具体为：①太阳高度角偏差特征规律一般偏差特征规律太阳高度角计算可使用成熟通用公式式中θSE为观测点太阳高度角，δ为观测日太阳赤纬，为观测点纬度，τ为观测点时角；规定赤道纬度为0°，北纬0～+90°，南纬0～‑90°；格林尼治天文台经度为0°，西经0～‑180°，东经0～+180°；观测点与中心点太阳高度角偏差θSEV＝θSE－θSE0     (2)式中θSE0为中心点太阳高度角；θSE为观测点太阳高度角；为适应太阳偏转，利于衡量太阳高度角最大偏差，以半径RA(km)的圆形区域数据为考察对象，太阳高度角最大偏差θSEVM＝max(θSEVM+，|θSEVM‑|)，式中max表示取最大值；最大偏差计算已知某日某时刻及经纬度值，根据式(1)可计算中心点、方位角等于太阳方位角的圆形区域边上点、及其镜像点太阳高度角，进而计算得到太阳高度角偏差正极值θSEVM+与负极值θSEVM‑；以太阳垂直照射在圆形区域外为例，经不同地域、不同季节、各时点大量资料验算，得到表1太阳高度角最大偏差θSEVM与圆形区域半径RA统计关系，有如下结论：表1太阳高度角最大偏差与区域半径统计关系同一区域的太阳高度角偏差正极值θSEVM+与负极值θSEVM‑绝对值相等；太阳高度角最大偏差θSEVM与圆形区域半径RA为线性关系，即θSEVM＝C1RA     (7)式中C1＝8.993×10‑3(°/km)；若太阳垂直照射在圆形区域里，设太阳垂直照射点A，其镜像点B，根据太阳高度角偏差一般特征规律，可得到太阳垂直照射点A与中心点O太阳高度之差θSEVA＝θSEVM+，并且镜像点B与中心点O太阳高度之差绝对值|θSEVB|＝θSEVA，由上述统计规律可得|θSEVB|＜|θSEVM‑|，因此θSEVM＝|θSEVM‑|，θSEVM+＜θSEVM；②数据校正偏差率公式推论只考虑太阳高度角因素差异，由太阳高度角校正公式套用偏差率公式，推导出太阳高度角校正偏差率RV％＝(sinθSE0/sinθSE－1)×100    (8)表明太阳高度角校正偏差率RV％与中心点太阳高度角θSE0、观测点太阳高度角θSE因子有关；由式(2)代入式(8)，得到RV％＝(sinθSE0/sin(θSE0+θSEV)－1)×100     (9)表明太阳高度角校正偏差率RV％与中心点太阳高度角θSE0、观测点太阳高度角偏差θSEV因子有关；经过计算比较，当θSEV一定时，θSE0减少，RV％增大，反之，θSE0增大，RV％减少；一般所言数据精度满足应用需求，若评估数据误差极值，原则上所有点数据精度都要小于某一要求数值；太阳高度角校正最大偏差率RV％M±＝(sinθSE0/sin(θSE0±θSEVM)－1)×100   (10)太阳垂直照射的遥感数据区域是个例，其θSEVM+＜θSEVM，θSEVM＝|θSEVM‑|，式中统一使用θSEVM，可简化公式表达；对比发现，θSEVM‑对RV％M影响大于θSEVM+，在θSE0较大时，θSEVM‑和θSEVM+对RV％M影响较为接近；在θSE0较小时，θSEVM‑对RV％M影响明显大于θSEVM+，因此，数据校正最大偏差率公式优先采用偏差负极值θSEVM‑RV％M＝(sinθSE0/sin(θSE0－θSEVM)－1)×100    (11)对于数据分块，数据精度采用最大偏差率衡量，中心点太阳高度角采用附带参数最低的太阳高度角数据，由式(11)可确定数据块的太阳高度角最大偏差，由式(7)可计算出数据块圆形区域半径；可见，由上述推导的太阳高度角最大偏差特征规律及其校正最大偏差率公式推论能够确定数据分块大小；所述数据分块操作方法，包括数据分块方案和数据分块计算；所述数据分块方案，即对整幅或整景或整轨数据无法按圆形区域分块，为了满足数据精度要求，并使插值过程简单化，采取圆形区域最大内方块为元数据块；元数据块的块行列宽度Lp(km)，Lp＝21/2RA；由式(7)推导得到太阳高度角最大偏差与方形数据块行列宽度的线性关系θSEVM＝C2Lp      (12)式中C2＝6.359×10‑3(°/km)；所述数据分块计算，即根据数据用途确定校正数据精度大小，调用或计算太阳高度角参数数据，由数据校正偏差率公式计算元数据块的太阳高度角偏差，依据数据块行列宽度与太阳高度角偏差的关系计算出元数据块行列宽度，确定元数据块大小；具体为：由式(11)可计算出元数据块的太阳高度角最大偏差，由式(12)可计算出元数据块行列宽度Lp，Lp＝LmNp，式中Lm(km)为数据空间分辨率，Np为元数据块像元行列数，可确定元数据块像元行列数Np；为了插值计算简洁，取元数据块像元行列数为同步行数的倍数Np＝INT(Lp/(LmNt))Nt      (13)式中INT表示取整，仅取整数部分，小数不进位，Nt为数据采集的同步行数；在遥感数据处理中元数据块大小确定，并且每个元数据块共同使用一个太阳高度角数据，也就确定了遥感数据的太阳高度角数据密度。