[发明专利]一种长波下行辐射的确定方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及遥感图像技术领域，具体而言，特别涉及一种长波下行辐射的确定方法和装置。

背景技术

目前，利用遥感图像获取长波下行辐射时，主要集中在晴空条件下，原因在于：利用遥感图像反演长波下行辐射主要依赖热红外波段，然而热红外波段很难穿透云层，致使利用遥感图像反演长波下行辐射时，几乎都集中在晴空条件下，有云条件下的长波下行辐射无法直接从遥感图像上获取，从而导致光学遥感反演的辐射产品空间不连续，难于被研究全球变化的模型采用，也难于准确刻画地表的热状况，限制了遥感反演的长波下行辐射在全球变化研究、地表辐射平衡/能量平衡、蒸散发估算、陆地或气候模式等领域的广泛应用。因此，发展有云条件下长波下行辐射计算方法十分迫切。

针对现有技术中不能确定有云条件下长波下行辐射，反演的辐射产品空间不连续的问题，目前尚未提出解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种长波下行辐射的确定方法和装置，以解决现有技术中不能确定有云条件下长波下行辐射，反演的辐射产品空间不连续的问题。

依据本发明的一个方面，提供了一种长波下行辐射的确定方法，该方法包括：根据微波遥感数据和有云条件下的第一光学遥感数据确定与长波下行辐射相关的第一参数的值；利用辐射传输模型模拟生成有云条件下的长波下行辐射模拟量和第一参数的模拟量；以长波下行辐射模拟量为输出量，以第一参数的模拟量为输入量，构建数学模型；以及将确定的第一参数的值输入数学模型，得到第一长波下行辐射。

进一步地，第一参数包括云高度、云层温度和云层到地面的大气总水汽含量，根据微波遥感数据和有云条件下的第一光学遥感数据确定与长波下行辐射相关的第一参数的值包括：根据第一光学遥感数据确定云高度；结合第一光学遥感数据和微波遥感数据确定云层温度；以及根据微波遥感数据确定云层到地面的大气总水汽含量。

进一步地，以长波下行辐射模拟量为输出量，以第一参数的模拟量为输入量，构建数学模型包括：以长波下行辐射模拟量为输出量、以云高度模拟量、云层温度模拟量、云层到地面的大气总水汽含量模拟量为输入量，构建神经网络模型。

进一步地，第一光学遥感数据为MODIS大气廓线和云产品，微波遥感数据为AMSU大气温度和湿度廓线数据。

进一步地，辐射传输模型为MODTRAN模型。

进一步地，该方法还包括：对晴空条件下的第二光学遥感数据进行反演得到第二长波下行辐射；将第一长波下行辐射和第二长波下行辐射相组合，得到空间连续的长波下行辐射。

进一步地，对晴空条件下的第二光学遥感数据进行反演得到第二长波下行辐射包括：设定预设的晴空天气条件参数，利用MODTRAN辐射传输模型模拟生成大气层顶MODIS热红外波段辐射亮度以及对应的长波下行辐射，通过不断模拟建立模拟库；基于模拟库构建利用MODIS热红外波段直接反演晴空条件下长波下行辐射的多元非线性回归算法；将晴空条件下的MODIS热红外波段数据输入到多元非线性回归算法，得到第二长波下行辐射。

依据本发明的另一个方法，提供了一种长波下行辐射的确定装置，该装置包括： 第一确定模块，用于根据微波遥感数据和有云条件下的第一光学遥感数据确定与长波下行辐射相关的第一参数的值；生成模块，用于利用辐射传输模型模拟生成有云条件下的长波下行辐射模拟量和第一参数的模拟量；构建模块，用于以长波下行辐射模拟量为输出量，以第一参数的模拟量为输入量，构建数学模型；以及第一计算模块，用于将确定的第一参数的值输入数学模型，得到第一长波下行辐射。

进一步地，第一参数包括云高度、云层温度和云层到地面的大气总水汽含量，第一确定模块具体执行以下步骤：根据第一光学遥感数据确定云高度；结合第一光学遥感数据和微波遥感数据确定云层温度；以及根据微波遥感数据确定云层到地面的大气总水汽含量。

进一步地，该装置还包括：第二计算模块，用于对晴空条件下的第二光学遥感数据进行反演得到第二长波下行辐射；组合模块，用于将第一长波下行辐射和第二长波下行辐射相组合，得到空间连续的长波下行辐射。