被動微波亮溫數(shù)據(jù)降尺度方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別地，涉及一種被動微波亮溫數(shù)據(jù)降尺度方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]光學(xué)遙感是指傳感器的工作波段在光波段范圍的遙感技術(shù)，以地球觀測系統(tǒng)(EOS,Earth Observat1n System)常用的傳感器一中分辨率成像光譜儀(M0DIS，M0Derateresolut1n Imaging Spectrorad1meter)為例，M0DIS有36個波段，在可見光及紅外波段有250m、500m和1km三種空間分辨率。然而，由于M0DIS只能工作在光學(xué)波段，難于穿透云層，只能獲得晴空條件下的地表或大氣數(shù)據(jù)。
[0003]微波遙感是傳感器的工作波長在微波波譜區(qū)的遙感技術(shù)，是利用傳感器接受地理各種地物發(fā)射或者反射的微波信號，藉以識別、分析地物，提取地物所需的信息。微波遙感的工作方式包括主動微波遙感(有源)和被動微波遙感(無源)。前者由傳感器發(fā)射微波波束再接收由地面或空中物體反射或散射回來的回波，如側(cè)視雷達等；后者接收地面或空中物體自身福射的微波，如被動微波福射儀(AMSR-E，Advanced Microwave ScanningRad1meter-EOS)等。微波遙感的突出優(yōu)點是能夠全天候監(jiān)測地表及大氣動態(tài)變化，不受云、雨、霧等天氣狀態(tài)的影響，可在夜間工作，同時，由于被動微波對地表水分特別敏感，可以用于區(qū)域或全球土壤濕度監(jiān)測。然而，微波遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率較低，一般在10km以上，嚴(yán)重限制了微波遙感數(shù)據(jù)在區(qū)域尺度上的應(yīng)用，同時也使得其很難直接與分辨率高出10倍以上的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)協(xié)同使用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本申請?zhí)峁┮环N被動微波亮溫數(shù)據(jù)降尺度方法，用于解決現(xiàn)有被動微波數(shù)據(jù)分辨率過低而限制其應(yīng)用范圍以及無法與高分辨率的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)協(xié)同使用的問題。本申請還提供了一種被動微波亮溫數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，以保證上述方法在實際中的應(yīng)用。
[0005]本申請公開的一種被動微波亮溫數(shù)據(jù)降尺度方法，包括:獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、被動微波遙感數(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個以上光學(xué)波段的亮度數(shù)據(jù)；所述被動微波數(shù)據(jù)包括各微波波段的亮溫數(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)進行主成分分析，保留信息量最大的前m個光學(xué)波段對應(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個主成分分量重新采樣到微波波段對應(yīng)的像元尺度，獲得m個微波波段對應(yīng)尺度的主成分分量PCAiSS ;建立各微波波段的亮溫數(shù)據(jù)與對應(yīng)的m個PCA ,微@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，以自變量計算形成光學(xué)波段對應(yīng)尺度的亮溫數(shù)據(jù)。
[0006]優(yōu)選的，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個區(qū)域:NDVI
<0.2 ;0.2 彡 NDVI 彡 0.5 ；NDVI > 0.5。
[0007]優(yōu)選的，所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)為M0DIS數(shù)據(jù)，所述被動微波遙感數(shù)據(jù)為AMSR-E亮溫數(shù)據(jù)；所述M0DIS數(shù)據(jù)的亮度數(shù)據(jù)包括9個光學(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亮溫數(shù)據(jù)包括6個微波波段的亮溫數(shù)據(jù)。
[0008]優(yōu)選的，所述多元非線性回歸關(guān)系采用最小二乘法建立。
[0009]優(yōu)選的，所述m的值為10。
[0010]優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)時間段為最近10年。
[0011]優(yōu)選的，所述M0DIS數(shù)據(jù)的分辨率為1km。
[0012]本申請公開的一種被動微波亮溫數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括:歷史數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、被動微波遙感數(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個以上波段的亮度數(shù)據(jù)；所述被動微波數(shù)據(jù)包括各波段的微波亮溫數(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)進行主成分分析，保留信息量最大的前m個光學(xué)波段對應(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個主成分分量重新采樣到微波波段對應(yīng)的像元尺度，獲得m個微波波段對應(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數(shù)據(jù)與對應(yīng)m個多元非線性回歸關(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，以自變量計算形成光學(xué)波段對應(yīng)尺度的亮溫數(shù)據(jù)。
[0013]優(yōu)選的，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個區(qū)域:NDVI
<0.2 ;0.2 彡 NDVI 彡 0.5 ；NDVI > 0.5。
[0014]優(yōu)選的，所述光學(xué)遙感數(shù)據(jù)為M0DIS數(shù)據(jù)，所述被動微波遙感數(shù)據(jù)為AMSR-E亮溫數(shù)據(jù)；所述M0DIS數(shù)據(jù)的亮度數(shù)據(jù)包括9個光學(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亮溫數(shù)據(jù)包括6個微波波段的亮溫數(shù)據(jù)。
[0015]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請具有以下優(yōu)點:
[0016]本申請優(yōu)選實施例通過引入光學(xué)遙感波段的亮度信息、植被信息、溫度信息以及地表高程等信息，在根據(jù)植被信息對地表類型分區(qū)基礎(chǔ)上，利用主成分分析實現(xiàn)被動微波亮溫數(shù)據(jù)的降尺度，得到高分辨率(1km級)被動微波亮溫，使其與光學(xué)數(shù)據(jù)能夠很容易的融合，實現(xiàn)信息最大化利用和優(yōu)勢互補，更好的為全球變化等研究和應(yīng)用提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐，從而擴大被動微波數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍，使降尺度后的被動微波數(shù)據(jù)能夠廣泛應(yīng)用于全球變化研究、微波遙感應(yīng)用、土壤含水率監(jiān)測、全球冰凍圈監(jiān)測等領(lǐng)域。
[0017]與現(xiàn)有直接建立微波數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)之間經(jīng)驗關(guān)系的做法不同，本申請引入主成分變換技術(shù)，將主成分分量作為橋梁建立微波數(shù)據(jù)與主成分分量的關(guān)系，從而可避免現(xiàn)有技術(shù)采用的量綱、參數(shù)物理性質(zhì)差異對最后降尺度結(jié)果的不確定性影響。
【附圖說明】
[0018]圖1為本申請被動微波亮溫數(shù)據(jù)降尺度方法第一實施例的流程圖；
[0019]圖2為本申請被動微波亮溫數(shù)據(jù)降尺度方法第二實施例的流程圖；
[0020]圖3為本申請被動微波亮溫數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0021]為使本申請的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本申請作進一步詳細的說明。
[0022]參照圖1，示出了本申請被動微波亮溫數(shù)據(jù)降尺度方法第一實施例的流程，本優(yōu)選方法實施例包括以下步驟:
[0023]步驟S101:獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、被動微波遙感數(shù)據(jù)和地表高程數(shù)據(jù)；
[0024]本優(yōu)選實施例中，預(yù)設(shè)時間段可以根據(jù)需要設(shè)定，如可以設(shè)定位分析近10年內(nèi)的遙感數(shù)據(jù)；
[0025]光學(xué)遙感數(shù)據(jù)包括植被指數(shù)、葉面積指數(shù)(LAI，Leaf Area Index)、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個以上光學(xué)波段的亮度數(shù)據(jù)；
[0026]其中的植被指數(shù)可以歸一化植被指數(shù)(NVDI，Normalized DifferenceVegetat1n Index)、垂直植被指數(shù)(PVI，Perpendicular Vegetat1n Index)和增強型植被指數(shù)(EVI，Enhanced Vegetat1n Index)；
[0027]所述被動微波數(shù)據(jù)包括各微波波段的亮溫數(shù)據(jù)；
[0028]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，一般選擇1km。
[0029]步驟S102:以所述植被指數(shù)為基準(zhǔn)，將全球地表劃分為2個以上類別的區(qū)域；
[0030]本申請優(yōu)選以NVDI為基準(zhǔn)進行劃分，可以按下述方式將地表區(qū)域劃分為3類:NDVI < 0.2 ；0.2 ^ NDVI ^ 0.5 ；NDVI > 0.5。
[0031]步驟S103: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)進行主成分分析(PCA，Principal Component Analysis)，保留信息量最大的前m個光學(xué)波段對應(yīng)尺度的主成分分量PCA^^ ；
[0032]其中，m為預(yù)設(shè)的主成分變換后需要保留的分量數(shù)；當(dāng)引入的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)變量超過20個時，可以將m設(shè)定為10.
[0033]步驟S104:將上述獲得的m個主成分分量重新采樣到微波波段對應(yīng)的像元尺度，獲得m個微波波段對應(yīng)尺度的主成分分量PCA；|jS ；
[0034]步驟S105:建立各微波波段的亮溫數(shù)據(jù)與對應(yīng)的m個PCAiSS的多元非線性回歸關(guān)系;
[0035]在具體實施時，可以選擇使用以誤差的平方和最小為準(zhǔn)則估計多元非線性回歸模型的最小二乘法(又稱最小平方法)，通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配，可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù)。具體在本優(yōu)選實施例中，可以基于用最小二乘法建立的多元非線性回歸模型，以PCA^^為自變量計算獲得微波遙感數(shù)據(jù)中不存在的亮溫數(shù)據(jù)。
[0036]步驟S106:根據(jù)上述多元非線性回歸關(guān)系，以PCA^^為自變量計算形成光學(xué)波段對應(yīng)尺度的亮溫數(shù)據(jù)。
[0037]本申請通過上述手段，可以實現(xiàn)被動微波亮溫數(shù)據(jù)的降尺度，有效提高被動微波反演數(shù)據(jù)的精度，并擴大其地學(xué)應(yīng)用。同時，降尺度后的亮溫數(shù)據(jù)，可以直接與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)進行融合，達到信息最大化利用和優(yōu)勢互補，更好的為全球變化等研究和應(yīng)用提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。
[0038]本申請從微波與光學(xué)數(shù)據(jù)融合的角度，為用戶提供可以實現(xiàn)高分辨率微波地表溫度、土壤濕度等參數(shù)反演的微波亮溫的降尺度數(shù)據(jù)，這些反演結(jié)果在尺度上更容易與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)融合、協(xié)同