[发明专利]极轨卫星地表温度时间可比性校正通用方法与系统

说明书

本发明属于遥感应用技术领域，涉及极轨卫星地表温度时间可比性校正通用方法与系统。该方法包括：获取极轨卫星过境时段晴空状态地表温度数据；分析极轨卫星过境时段晴空状态地表温度的时间变化特征，构建地表温度时间变化率模型；获取模型时间可比性校正参数数据集；获取对应的有效特征变量数据集，构建时间可比性校正参数的预测模型；进行集成回归模型训练，得到训练后的时间可比性校正参数预测模型；确定极轨卫星实际时间可比性校正参数；确定极轨卫星时间可比性校正后的地表温度。本发明通过地表温度时间变化率模型及时间可比性校正参数预测模型，提高了极轨卫星地表温度时间可比性校正精度和适用性。

技术领域

本发明涉及遥感应用技术领域，具体而言，涉及极轨卫星地表温度时间可比性校正通用方法与系统。

背景技术

地表温度（Land Surface Temperature，简称LST）是反映区域或全球尺度地表能量平衡和水分交换过程的重要指标。利用从卫星观测获取的热红外（Thermal Infrared，简称TIR）数据可以有效地反演地表温度。目前已经开发了多种成熟的地表温度反演算法，基于这些算法生成了一系列地表温度产品，例如来自中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，缩写MODIS）Terra和Aqua平台的MOD/MYD LST产品。这些产品已经经过系统验证，具有约1 K的精度。

然而，由于卫星观测系统本身的设计特点和极轨卫星传感器的大视场，这些产品存在沿扫描线像元采集时间不一致的问题。在重访周期内，同一影像中不同像元或者不同日期影像中相同像元的观测时间（局地太阳时）会有显著变化（最大可达2小时的时间差）。极轨卫星地表温度像元之间这种时间不可比的缺陷，在一定程度上限制了地表温度数据在各个领域的实际应用。

为了解决LST产品的时间不可比问题，研究人员发展了诸多算法。温度日变化(Diurnal Temperature Cycle，简称DTC)模型可以用于描述一天内昼夜晴空地表温度的时间变化模式。目前，已有研究将DTC模型用于地表温度数据的时间可比性校正，如处理带有轨道漂移效应的美国国家海洋和大气管理局（NOAA）甚高分辨率扫描辐射计（AdvancedVery High Resolution Radiometer， 简称AVHRR） LST数据。但是，DTC模型仅适用于全天晴空的条件，且通常情况下极轨卫星在一天内获取的LST测量数据有限，无法单独使用DTC模型模拟LST日变化周期模式。为了解决这些问题，研究人员构建了一种专门用于上午过境时段10:00-12:00的地表温度时间归一化经验模型，此外还发展了考虑累积太阳入射辐射对地表温度影响的随机森林算法。尽管这些方法较好地实现了地表温度的时间归一化，但主要针对卫星上午过境时段的LST产品。与一天内上午时段地表温度相比，下午时段的地表温度受到更多和更长时间的多重因素影响，其变化特征更加复杂，因此对其进行时间可比性校正更加具有挑战性。

目前，针对极轨卫星下午过境时段或者能够适用于全天白天各个时段的时间可比性校正算法研究还很少，需要开发一种新的通用的极轨卫星地表温度时间可比性校正方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供极轨卫星地表温度时间可比性校正通用方法与系统。

第一方面，本发明提供了极轨卫星地表温度时间可比性校正通用方法，包括：

获取极轨卫星过境时段晴空状态的地表温度数据，包括观测站点与静止卫星地表温度数据；

分析极轨卫星过境时段晴空状态的所述地表温度数据的时间变化特征，构建地表温度时间变化率模型；

根据晴空状态的静止卫星地表温度数据与所述地表温度时间变化率模型，得到时间可比性校正参数的数据集；

根据所述时间可比性校正参数的数据集获取对应的有效特征变量数据集，构建所述时间可比性校正参数的预测模型；

对所述预测模型进行集成回归模型训练，得到训练后的时间可比性校正参数预测模型；