[发明专利]一种极端气温语义反距离权重插值方法

说明书

本发明公开了地理空间数据处理技术领域的一种极端气温语义反距离权重插值方法，首先对遥感地表温度数据进行预处理，进行地表温度反演，其次，构建参与地表土地利用分类的语义层次，计算地表语义相似度，利用语义相似度调节因子权重，嵌入反距离空间插值模型，最后，以地表温度数据为例完成空间插值估算，构建地表温度插值数据集；本发明通过充分利用地理层次化语义相似度，调节插值因子权重，改进传统反距离插值方法，除极端气温数据外，不需要任何辅助数据，易于实现，实用价值高，可用于连续场景的地表温度、植被覆盖度与土壤湿度数据等易存在数据错误缺失等相关数据数据业务化运行。

技术领域

本发明涉及地理空间数据处理技术领域，具体涉及一种极端气温语义反距离权重插值方法。

背景技术

空间依赖性意义之一就是可能利用一些位置合理的样本获得对地表相对精确的描述。获取一个区域平均条件最好的估计是进行采样观测，如探索区域地表极端温度的变化，希望保证区域内每个位置都具有平等被采样的机会，但实际应用当中，观测采样点是稀疏的，且非随机分布的，如样本点位置是系统且平缓变化，目前多数是利用观测站点采样获得相应气象模式。空间插值方法常用于将离散的观测点数据转换为连续曲面，便于更好的测度数据要素的空间分布模式。传统数值性空间插值方法，反距离权重插值方法、克里金插值方法、样条插值访求、趋势面法等方法在不同领域有着广泛的应用。由于多数方法在应用时也都存在一些局限性，如距离权重法存在因为距离而对计算结果产生影响，不适合大范围等问题。克里金法变异函数需人为选择，且存在变异函数较多组合时计算量剧增问题，样条法对于稀疏有限采样点不太适合，常用于高密度的样点内插。趋势面法更多依赖于插值要素既有的空间分布趋势。因此，国内外有不少学者对空间插值方法进行了不断的探索与改进。如有学者将地形的复杂程度与高程因子引入反距离权重，李正泉等方位的调和权重系数引入距离权重插值法。段平等将自然邻近关系引入距离权重插值法,另有学者将模糊三角函数引入距离权重引入距离权重插值法。另有一些者顾及地理因子的时空变化特性，引入时间序列数据去除一些时间上数值波动，如时空加权克里金，时空反距离加权插值。上述学者提出的系列方法，取得了显著的学术影响，但多数方法都基于数值性插值方法，未引入地理空间语义。

受图像处理领域的梯度理论启发，梯度是灰度值的一阶微分，反映x,y方向相邻像素之间的变化率，影像梯度变化率较大的地方往往是地表覆盖类型发生变化的地方，如图像水陆分界线等。现有的基于遥感影像反演的研究，如地表温度反演，一定程度上是描述遥感信号或遥感数据与地表应用之间的关系模型，例如，居民点建筑反演出的温度与林地反演出的温度存在较大的差异，而居民点建筑之间温度差异较小。因此，探讨地表遥感像元信息的地学描述离不开地理空间语义。目前已有学者提出语义克里金方法，也取得了不错的研究效果，但依然存在语义相似度导入变异函数计算复杂等问题，也有将地理语义嵌入贝叶斯网络预测多变量气象因子的,弱化了参数值不确定性的影响，但缺少气象模式化知识。基于此，本发明设计了一种极端气温语义反距离权重插值方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种极端气温语义反距离权重插值方法，以解决上述背景技术中提出的针对传统空间插值方法在实际应用中未考虑插值样本点地理语义的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种极端气温语义反距离权重插值方法，包括向传统反距离权重插值方法的算式中引入地理语义相似度，调节权重系数，插值过程综合考虑了样本点与估算点的地理语义差异，具体步骤如下：

步骤一、地表温度反演

基于大气校正法，利用Landsat 8TIRS数据进行地表温度反演，通过辐射定标和大气校正对数据进行预处理，通过计算辐射亮度、地表比辐射率和黑体辐射亮度等基本参数得出地表温度；

步骤二、地理语义相似度计算

使用的语义相似度的计算方法是基于地理本体的概念模糊等价矩阵算法，语义相似度的计算方法利用地理实体语义的本体属性，在模糊等价关系的基础上，对地理语义相似度的影响因素进行分析；