[发明专利]一种基于多源遥感数据的高分辨率卫星遥感估算方法

摘要

本发明公开了一种基于多源遥感数据的高分辨率卫星遥感估算方法。本发明首先把1km的环境变量因子包括植被指数、数字高程模型、白天地表温、晚上地表温、地形湿度指数、坡度、地表粗糙度、地表反射率和谷底平坦指数9个数据聚合计算到25km，作为自变量，对应25km分辨率的TMPA 3B43 v7降水数据作为因变量进行建模，并将建立的模型应用到相应地理区域的1km环境变量因子上，最终得出1km的高精度降水预测数据。本发明基于多源遥感数据，提出了一种高分辨率卫星遥感估算方法，最终得到1km空间分辨率的降水预测值。该方法预测精度较高,且方法简便易行。

主权项

一种基于多源遥感数据的高分辨率卫星遥感估算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)数据获取：获取待测区域的TMPA 3B43 v7降水数据、MODIS卫星遥感影像数据以及ASTERGDEM卫星遥感影像数据，同时收集待测区域内地面观测站点的日降水量观测值；其中MODIS卫星遥感影像数据包括MOD11A2数据产品和MOD13A2数据产品；步骤2)数据预处理：将步骤1)获取的TMPA 3B43 v7降水数据的时间分辨率处理为月；将ASTER GDEM卫星遥感影像数据进行聚合计算分别得到空间分辨率为1km和25km的DEM数据；从MOD11A2数据产品中提取白天地表温度和晚上地表温度参量，并通过聚合计算分别得到空间分辨率为1km和25km的白天地表温度数据以及空间分辨率为1km和25km的晚上地表温度数据；从MOD13A2数据产品中提取植被指数参量，经过异常值剔除处理后，通过聚合计算分别得到空间分辨率为1km和25km的植被指数数据；从ASTER GDEM卫星遥感影像数据中提取、聚合计算分别得到1km和25km的坡度、地形湿度指数、坡长坡度、谷底平坦指数、地表粗糙度和地表反射率数据；步骤3)进行建模及参数率定：将步骤2)处理后的25kmTMPA 3B43 v7降水数据作为因变量，以空间分辨率为25km的植被指数、数字高程模型、白天地表温、晚上地表温、地形湿度指数、坡度、地表粗糙度、地表反射率和谷底平坦指数9个数据作为自变量进行建模及参数率定；所采用的参数估算模型形式为：其中，N表示参数估算模型中自变量个数；an表示第n个环境变量的系数；a0表示模型参数的常数项系数；yn表示降雨量预测值；xn表示第n个环境变量；a0和an的计算公式如下：其中:k代表地面观测站点个数；xin代表第i个地面观测站点的第n个环境变量的值，yi代表的是第i个地面观测站点的日降水量观测值，代表第n个环境变量因子的均值，代表所有地面观测站点的日降水量观测值的均值；参数率定后的模型为：Yprecip＝210.088+0.102×Xdem‑20.7×Xlst_day+40.4×Xlst_night‑8.4×Xslope+0.54×Xrug+1201×Xndvi‑23×Xtwi+0.0005×Xrad+31×Xmrvbf其中Yprecip是1km地面降雨预测值，Xdem代表的是1km数字高程模型的栅格值，Xlst_day代表的是1km白天地表温度栅格值，Xlst_night代表的是1km晚上地表温度栅格值，Xslope代表的是1km坡度栅格值，Xndvi代表的是1km植被指数栅格值，Xtwi代表的是1km地形湿度指数栅格值,Xrug代表的是1km地表粗糙度，Xrad代表的是1km地表反射率，Xmrvbf代表的是1km谷底平坦指数；步骤4)高精度降水数据预测制图：基于步骤3)在25km空间分辨率下建立的模型应用到空间分辨率为1km的环境变量中进行建模预测，从而得到1km的高精度降水数据；同时将空间分辨率为25km的降水残差值进行重采样得到空间分辨率为1km，并将其与空间分辨率为1km地面降水量预测值数据相加，得到空间分辨率为1km的高精度降水数据。