[发明专利]一种基于温度变化速率的地表温度降尺度方法

说明书

本发明公开了一种基于温度变化速率的地表温度降尺度方法，通过静态降尺度和动态降尺度，得到了高时空分辨率的地表温度影像。该方法从温度本身出发，探究地表温度在空间内的变化规律，同时结合了温度年循环模型，将长时间序列的地表温度结合到降尺度模型中，动态地获取了任意时刻的地表温度，使用的降尺度因子是地表温度梯度，该降尺度因子在一年内的变化稳定，相较于NDVI和反照率等降尺度因子，获取更容易，在数据缺失的情况下缺乏时间一致的尺度因子时，可以用天气条件相似的因子代替，并且对结果的影响较小，降尺度方法效果稳定。

技术领域

本发明涉及一种基于温度变化速率的地表温度降尺度方法。

背景技术

地表温度是估算地表能量通量的重要参数，被广泛应用于各学科领域。这些应用包括土壤水分估计、森林火灾监测、城市热岛效应监测、水文过程研究及气候研究等。

高时间和空间分辨率的地表温度遥感影像在各领域都被广泛需求。但是由于遥感技术的缺陷，同时具有高时间分辨率和高空间分辨率的影像数据难以获取。

航天热红外传感器的出现使得大范围获取地表温度成为可能。然而，受到热红外传感器成像条件的制约，获取高时空分辨率的遥感地表温度仍很难实现。与可见光波段相比，星载热红外传感器的数量很少，其相应数据的空间分辨率也更低。这种低空间分辨率使得热红外影像的混合像元效应更为显著。尽管已有一些卫星发射计划，以获取较高时空分辨率的热红外数据，如小卫星陆地表面热红外成像计划，但是混合像元效应仍无法避免。这使得遥感地表温度降尺度得到了越来越多的关注。

在过去的几十年里，地表温度降尺度的研究已经取得了很大的进展。对地表温度降尺度的方法包括图像融合、统计回归方法、调制像元法和混合法等。这些方法还依赖于除温度以外的其他辅助数据，如NDVI(植被覆盖指数)、反照率等。

发明内容

本发明的目的是解决目前地表温度降尺度算法需要依赖于温度以外的辅助数据，导致算法复杂，稳定性差的技术问题。

为实现以上发明目的，本发明提供一种基于温度变化速率的地表温度降尺度方法，包括如下步骤：

静态降尺度，包括：

a1：根据式T_slope＝arctan(CRLST)＝arctan(ΔT/Δd)，通过输入高分辨率地表温度影像计算高分辨率的地表温度坡度；

式中，T_slope为地表温度坡度，CRLST为地表温度变化速率，ΔT为一幅地表温度影像中两个点之间的温度差异，Δd为一幅地表温度影像中两个点之间的距离；

a2：将高分辨率的地表温度升尺度到低分辨率地表温度作为背景温度；

a3：输入低分辨率的地表温度和高分辨率的地表温度坡度，用移动窗口算法计算降尺度后高分辨率的地表温度。

进一步地，在所述静态降尺度后还包括如下步骤：

动态降尺度，包括：

b1：将温度年循环模型加入到降尺度中，得到

T_high(t)＝T_low(t)+ΔT’(t)＝T_back(t)+ΔT(t)；

其中，T_low(t)＝A sin(2πtf+θ)+B；

式中，T_high(t)是高分辨率的地表温度时间序列，T_low(t)是低分辨率的地表温度时间序列，T_back(t)是一个临时产生的背景温度，ΔT(t)是一幅地表温度影像中两个点之间的温度差异，ΔT’(t)是高、低分辨率的地表温度之间的差值，A是温度的季节振幅，f是频率，θ是相位，B是年平均温度，t是时间；