使用，從而提高地表或大氣遙感監(jiān)測(cè)的精度。
[0039]參照?qǐng)D2，示出了本申請(qǐng)被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)降尺度方法第二實(shí)施例的流程，在本優(yōu)選實(shí)施例中，以M0DIS光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、AMSR-E被動(dòng)微波數(shù)據(jù)為例，說(shuō)明AMSR-E各微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)的降尺度方法。本優(yōu)選方法實(shí)施例包括以下步驟:
[0040]步驟S201:獲取近10年M0DIS地表產(chǎn)品、AMSR-E亮溫?cái)?shù)據(jù)和1km尺度的高程數(shù)據(jù)；上述數(shù)據(jù)共計(jì)28個(gè)變量，具體包括:
[0041]A:M0DIS 1-7波段的亮度(7個(gè)變量)；
[0042]B:M0DIS 31-32波段的亮度(2個(gè)變量)；
[0043]C:M0DIS 植被指數(shù)，如，NDV1、PVI 和 EVI (3 個(gè)變量);
[0044]D:M0DIS葉面積指數(shù)LAI (1個(gè)變量);
[0045]E:M0DIS大氣水汽含量、云掩膜(2個(gè)變量)；
[0046]F:M0DIS寬波段地表反照率(1個(gè)變量)；
[0047]G:M0DIS 31-32波段的地表溫度、地表發(fā)射率(3個(gè)變量)；
[0048]Η:AMSR-E各波段亮溫(6個(gè)變量)；
[0049]I:M0DIS 土地覆蓋分類影像及線性分解得到的每個(gè)M0DIS像元中地類數(shù)(2個(gè)變量);
[0050]J:地表高程(1個(gè)變量)。
[0051 ] 步驟S202:以NDVI為基礎(chǔ)，將全球地表劃分為3大類；
[0052]具體的，可以采用如下方式劃分:NDVI<0.2 ；0.2 ^ NDVI ^ 0.5 ；NDVI>0.5。
[0053]步驟S203:在每一類區(qū)域，將除微波AMSR-E外的所有數(shù)據(jù)(共22個(gè)變量)進(jìn)行主成分分析(PCA)，并保留信息量較大的前10個(gè)主成分分量，記為:PCA_IS。
[0054]步驟S204:將上述獲得的主成分分量重采樣到微波波段對(duì)應(yīng)的像元尺度大小，記為 go
[0055]步驟S205:基于全球10年的數(shù)據(jù)，利用最小二乘法，建立各個(gè)波段微波亮溫?cái)?shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的10個(gè)主成分分量pcaamsr E的多兀非線性回歸關(guān)系。
[0056]步驟S206:利用上述建立的回歸關(guān)系，以PCAM(]DIS為自變量計(jì)算得到M0DIS尺度的AMSR-E亮溫，實(shí)現(xiàn)了被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)降尺度。
[0057]對(duì)于前述的各方法實(shí)施例，為了描述簡(jiǎn)單，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本申請(qǐng)并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)楦鶕?jù)本申請(qǐng)，某些步驟可以采用其他順序或同時(shí)執(zhí)行；其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，上述方法實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定是本申請(qǐng)所必須的。
[0058]參照?qǐng)D3，示出了本申請(qǐng)被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)處理系統(tǒng)一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖，包括:
[0059]歷史數(shù)據(jù)獲取模塊31，用于獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)；
[0060]其中，所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)包括植被指數(shù)、葉面積指數(shù)、大氣水汽含量、云掩膜、寬波段地表反照率、地表溫度、地表發(fā)射率和2個(gè)以上波段的亮度數(shù)據(jù)；所述被動(dòng)微波數(shù)據(jù)包括各波段的微波亮溫?cái)?shù)據(jù)；所述地表高程數(shù)據(jù)的分辨率與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)相同，例如，可以為lkm0
[0061]地表區(qū)域劃分模塊32，用于以所述植被指數(shù)為基準(zhǔn)，將全球地表劃分為2個(gè)以上類別的區(qū)域；
[0062]具體可以以NDVI為基礎(chǔ)，進(jìn)行如下方式的劃分:
[0063]NDVK0.2 ;0.2 彡 NDVI 彡 0.5 ；NDVI>0.5。
[0064]主成分分析模塊33，用于在地表區(qū)域劃分模塊32劃分后的每一類區(qū)域，將所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，保留信息量最大的前m個(gè)光學(xué)波段對(duì)應(yīng)尺度的主成分分量PCA^^ ；
[0065]其中的m為預(yù)設(shè)的主成分變換后需要保留的分量數(shù)。
[0066]大尺度數(shù)據(jù)采集模塊34，用于將所述主成分分析模塊33獲得的m個(gè)主成分分量重新采樣到微波波段對(duì)應(yīng)的像元尺度，獲得m個(gè)微波波段對(duì)應(yīng)尺度的主成分分量PCAiSS ;
[0067]回歸關(guān)系建立模塊35，用于建立各微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)與大尺度數(shù)據(jù)采集模塊34采集生成的對(duì)應(yīng)的m個(gè)PCAiSS的多元非線性回歸關(guān)系；
[0068]降尺度處理模塊36，用于根據(jù)所述回歸關(guān)系建立模塊35建立的多元非線性回歸關(guān)系，以自變量計(jì)算形成光學(xué)波段對(duì)應(yīng)尺度的亮溫?cái)?shù)據(jù)。
[0069]需要說(shuō)明的是，上述系統(tǒng)實(shí)施例屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的單元和模塊并不一定是本申請(qǐng)所必須的。
[0070]本說(shuō)明書(shū)中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見(jiàn)即可。對(duì)于本申請(qǐng)的系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。
[0071]以上對(duì)本申請(qǐng)所提供的一種被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)降尺度方法和系統(tǒng)，進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本申請(qǐng)的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本申請(qǐng)的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本申請(qǐng)的思想，在【具體實(shí)施方式】及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本申請(qǐng)的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)降尺度方法，其特征在于，包括: 獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)；其中，所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)包括植被指數(shù)、葉面積指數(shù)、大氣水汽含量、云掩膜、寬波段地表反照率、地表溫度、地表發(fā)射率和2個(gè)以上光學(xué)波段的亮度數(shù)據(jù)；所述被動(dòng)微波數(shù)據(jù)包括各微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)；所述地表高程數(shù)據(jù)的分辨率與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)相同； 以所述植被指數(shù)為基準(zhǔn)，將全球地表劃分為2個(gè)以上類別的區(qū)域； 在每一類區(qū)域，將所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，保留信息量最大的前m個(gè)光學(xué)波段對(duì)應(yīng)尺度的主成分分量PCA^^ ;所述m為預(yù)設(shè)的主成分變換后需要保留的分量數(shù)； 將上述獲得的m個(gè)主成分分量重新采樣到微波波段對(duì)應(yīng)的像元尺度，獲得m個(gè)微波波段對(duì)應(yīng)尺度的主成分分量PCA；uS ； 建立各微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的m個(gè)PCAiSS的多元非線性回歸關(guān)系； 根據(jù)上述多元非線性回歸關(guān)系，以自變量計(jì)算形成光學(xué)波段對(duì)應(yīng)尺度的亮溫?cái)?shù)據(jù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述植被指數(shù)包括歸一化植被指數(shù)NVD1、垂直植被指數(shù)PVI和增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI ; 全球地表區(qū)域劃分具體以NVDI為基準(zhǔn)，采用以下方式劃分為3個(gè)區(qū)域:NDVI < 0.2 ;0.2 彡 NDVI 彡 0.5 ；NDVI > 0.5。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于: 所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)為MODIS數(shù)據(jù)，所述被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)為AMSR-E亮溫?cái)?shù)據(jù)； 所述MODIS數(shù)據(jù)的亮度數(shù)據(jù)包括9個(gè)光學(xué)波段的亮度數(shù)據(jù)，具體為1?7波段和31?32波段； 所述AMSR-E亮溫?cái)?shù)據(jù)包括6個(gè)微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多元非線性回歸關(guān)系采用最小二乘法建立。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述m的值為10。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)時(shí)間段為最近10年。7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述MODIS數(shù)據(jù)的分辨率為1km。8.一種被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括: 歷史數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)；其中，所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)包括植被指數(shù)、葉面積指數(shù)、大氣水汽含量、云掩膜、寬波段地表反照率、地表溫度、地表發(fā)射率和2個(gè)以上波段的亮度數(shù)據(jù)；所述被動(dòng)微波數(shù)據(jù)包括各波段的微波亮溫?cái)?shù)據(jù)；所述地表高程數(shù)據(jù)的分辨率與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)相同； 地表區(qū)域劃分模塊，用于以所述植被指數(shù)為基準(zhǔn)，將全球地表劃分為2個(gè)以上類別的區(qū)域； 主成分分析模塊，用于在每一類區(qū)域，將所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，保留信息量最大的前m個(gè)光學(xué)波段對(duì)應(yīng)尺度的主成分分量PCA^^;所述m為預(yù)設(shè)的主成分變換后需要保留的分量數(shù)； 大尺度數(shù)據(jù)采集模塊，用于將所述主成分分析模塊獲得的m個(gè)主成分分量重新采樣到微波波段對(duì)應(yīng)的像元尺度，獲得m個(gè)微波波段對(duì)應(yīng)尺度的主成分分量PCAiSS ; 回歸關(guān)系建立模塊，用于建立各微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)m個(gè)PCAiSS的多元非線性回歸關(guān)系； 降尺度處理模塊，用于根據(jù)所述回歸關(guān)系建立模塊建立的多元非線性回歸關(guān)系，以PCA 自變量計(jì)算形成光學(xué)波段對(duì)應(yīng)尺度的亮溫?cái)?shù)據(jù)。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述植被指數(shù)包括歸一化植被指數(shù)NVD1、垂直植被指數(shù)PVI和增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI ; 全球地表區(qū)域劃分具體以NVDI為基準(zhǔn)，采用以下方式劃分為3個(gè)區(qū)域:NDVI < 0.2 ;0.2 彡 NDVI 彡 0.5 ；NDVI > 0.5。10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于: 所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)為MODIS數(shù)據(jù)，所述被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)為AMSR-E亮溫?cái)?shù)據(jù)； 所述MODIS數(shù)據(jù)的亮度數(shù)據(jù)包括9個(gè)光學(xué)波段的亮度數(shù)據(jù)，具體為1?7波段和31?32波段； 所述AMSR-E亮溫?cái)?shù)據(jù)包括6個(gè)微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)。
【專利摘要】本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)降尺度方法和系統(tǒng)，所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)；以植被指數(shù)為基準(zhǔn)將全球地表劃分為多類區(qū)域；在每一類區(qū)域，將所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，將獲得的m個(gè)主成分分量(PCA光學(xué))重新采樣到微波波段對(duì)應(yīng)的像元尺度得到PCA微波；建立各微波波段的亮溫?cái)?shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)PCA微波的多元非線性回歸關(guān)系；以PCA光學(xué)為自變量計(jì)算光學(xué)波段對(duì)應(yīng)尺度的亮溫?cái)?shù)據(jù)。本申請(qǐng)通過(guò)上述實(shí)現(xiàn)被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)的降尺度，得到與光學(xué)數(shù)據(jù)易于融合的高分辨率被動(dòng)微波亮溫，可避免現(xiàn)有技術(shù)采用的量綱、參數(shù)物理性質(zhì)差異對(duì)最后降尺度結(jié)果的不確定性影響。
【IPC分類】G06T5/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105321157
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510902629
【發(fā)明人】王天星, 施建成
【申請(qǐng)人】中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所
【公開(kāi)日】2016年2月10日
【申請(qǐng)日】2015年12月9日