[发明专利]一种基于GWDM的地表温度降尺度方法

权利要求书

1.一种基于GWDM的地表温度降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤：

将空间杜宾模型SDM引入地理加权回归，同时考虑地区间的空间非平稳和地表温度数据间以及地表温度与尺度因子之间的空间自相关，用于描述地表温度和尺度因子之间的关系；地理加权杜宾模型GWDM是对地理加权回归模型GWR的扩展，将空间杜宾模型SDM引入地理加权回归模型GWR，用于描述地理变量的地理非平稳性和地表温度间的空间自相关性，以及地表温度与尺度因子间的空间自相关性；空间自相关性是指地理变量可能呈现出空间依赖效应，气流和地表存在热传递现象，使得热运动产生，LST在空间上会互相影响，可能会存在自相关性，权重矩阵是基于两个观测点之间的地理空间距离来计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于GWDM的地表温度降尺度方法，其特征在于，所述GWDM模型表示如下：

式中，(u_i,v_i)表示点i在地理空间坐标中的位置信息；y_i和x_ik是GWDM方法点i处的因变量和第k个自变量；β₀(u_i,v_i)和β_k(u_i,v_i)分别为自变量x_k在点i处的截距和局部回归系数；ρ(u_i,v_i)是因变量的自回归系数；是第k个自变量的自回归系数；ε_i是点i的回归残差；是空间邻接矩阵，大小为(u×v)×(u×v)；Y是因变量矩阵；n是像素总数。

的计算方式如下：

式中，W_ij表示i点与j点因变量的邻接关系，1代表相邻，0代表不相邻，设定i点与自身不相邻，b是带宽，d_ij为i点和j点之间的空间距离。

3.根据权利要求2所述的一种基于GWDM的地表温度降尺度方法，其特征在于，所述GWDM采用加权最小二乘法对参数进行估计，令β、ρ和分别表示回归系数、因变量的自回归系数和自变量的自回归系数；其中δ(u_i,v_i)的估计表示为δ(u_i,v_i)表示系数矩阵，估算方式如下：

式中，表示变量矩阵，是Z的估计，Y是因变量矩阵，X是自变量矩阵，表示如下：

其中，n＝(u×v)；

W(u_i,v_i)是权重矩阵，其对角线元素表示其他点对某点提供的权重，大小为(u×v)×(u×v)，表示如下：

其中W_ij的计算为：

最优带宽采用局部回归分析的交叉验证法获取，改变b的值来最小化CV即可得到最优带宽，表示如下：

在降尺度算法中，需要选择合适的解释变量。

4.根据权利要求3所述的一种基于GWDM的地表温度降尺度方法，其特征在于，选取NDVI、NDBI和NDWI作为尺度因子。

b_NIR表示Landsat8TIRS的近红外波段band5,表示Landsat8TIRS的第二短波红外波段band6。

b_SWIR1表示Landsat8TIRS的第一短波红外波段band6，b_NIR表示Landsat8TIRS的近红外波段band5。

式中b_NIR表示Landsat8TIRS的近红外波段band5，b_Red表示Landsat8TIRS的红波段band4。

5.根据权利要求1所述的一种基于GWDM的地表温度降尺度方法，其特征在于，所述将空间杜宾模型SDM引入地理加权回归，还包括以下地表温度降尺度步骤：

(1)尺度因子计算和升尺度步骤；

(2)低空间分辨率下回归关系建立步骤；

(3)回归系数和残差插值步骤；

(4)高空间分辨率下地表温度计算步骤。