[发明专利]叶绿素a浓度插值方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种叶绿素a浓度插值方法，其特征在于，包括：

获取待插值的叶绿素a浓度图像，所述叶绿素a浓度图像包括行数据以及列数据；

对所述行数据进行EMD分解得到行数据的固有模态函数分量和余量，以及，对所述列数据进行EMD分解得到列数据的固有模态函数分量和余量；

对所述行数据的固有模态函数分量，以及，所述列数据的固有模态函数分量利用三次样条插值法进行插值计算，得到所述行数据插值后的固有模态函数分量，以及，所述列数据插值后的固有模态函数分量；

将所述行数据插值后的固有模态函数分量和所述行数据的余量相加，得到所述行数据插值后的信号数据，以及，将所述列数据插值后的固有模态函数分量和所述列数据的余量相加，得到所述列数据插值后的信号数据；

计算所述行数据插值后的信号数据的平均值，以及，所述列数据插值后的信号数据的平均值；

基于所述行数据插值后的信号数据的平均值，以及，所述列数据插值后的信号数据的平均值，得到插值后的叶绿素a浓度图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待插值的叶绿素a浓度图像包括：

获取多传感器采集的待插值的叶绿素a浓度的数据，以及，与所述对象同一时间的GOCI遥感影像；

将所述GOCI遥感影像反演为叶绿素a浓度的数据；

将所述叶绿素a浓度的数据的分辨率转化成与所述对象相同的分辨率，得到转化后的叶绿素a浓度的数据；

将所述转化后的叶绿素a浓度的数据与所述GOCI遥感影像融合成所述待插值的叶绿素a浓度图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每一行行数据，采用第一方式对所述行数据进行EMD分解得到行数据的固有模态函数分量和余量；

所述第一方式包括：

S1、查找所述行数据中的极大值点和极小值点，拟合出上包络线和下包络线；

S2、计算所述行数据与所述行数据的上包络线和下包络线的平均值的差值；

S3、判断所述差值是否满足预设条件；

S4、若所述差值不满足所述预设条件，则查找所述差值的上包络线和下包络线，计算目标差值，所述目标差值为所述差值与所述差值的上包络线和下包络线的平均值的差值，并将所述目标差值作为所述差值，再次执行S3；

S5、若所述差值满足所述预设条件，则将所述差值作为所述行数据的imf；

S6、计算所述行数据与所述imf的差值，表示为余量；

对于所述余量，重复执行S1至S6，直至将imf或余量分解为满足幅度变化小于预设阈值，或者，余量具有单调性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于每一列列数据，采用所述第一方式对所述列数据进行EMD分解得到列数据的固有模态函数分量和余量。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括：

所述差值过零点的数据个数与极值点的数据个数相差一个或者相等；以及，

所述差值的上包络线和下包络线相加之和的平均值等于零。

6.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，其中，

当对行数据进行EMD分解，两次连续分解的差值的限制标准差在预设范围值内时，停止对所述行数据进行EMD分解。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，在所述将所述转化后的叶绿素a浓度的数据与所述GOCI遥感影像融合成所述待插值的叶绿素a浓度图像的过程中，

对于所述待插值的叶绿素a浓度图像的每一点，若存在某一点处转化后的叶绿素a浓度的数据和GOCI遥感影像同时有值，则采用所述转化后的叶绿素a浓度的数据作为所述点的图像数据，若存在某一点处仅转化后的叶绿素a浓度的数据有值，则采用GOCI遥感影像的数据。