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公开(公告)号：CN113888386B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111468440.6
申请日：2021-12-03
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明提供一种高分辨率的时空无缝地表土壤水分估算方法及系统，包括：获取时空无缝的公里级地表温度数据、归一化植被指数数据和粗分辨率被动微波土壤水分数据；对地表温度数据、归一化植被指数数据进行升尺度处理得到粗分辨率地表温度和粗分辨率植被指数，并结合粗分辨率被动微波土壤水分数据构建的土壤水分估算的经验统计回归模型、半经验半物理模型和随机森林模型；将公里级的地表温度和植被指数并分别输入各个模型，得到地表土壤水分估算结果，并分析各个模型对应的残差值，根据残差值建立线性融合模型，得到高空间分辨率土壤水分融合数据，进一步分析估算残差，根据该估算残差计算得到时空无缝且值域一致的高空间分辨率土壤水分数据。
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公开(公告)号：CN114461983B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210119685.6
申请日：2022-02-09
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及卫星遥感数据处理技术领域，具体地说是一种基于水量平衡原理的卫星降水产品空间降尺度方法，包括降水的关联因子地表土壤水分数据集生成，基于水量平衡原理的降水估算模型构建，基于水量平衡关系式运用到高分辨率的土壤水分和植被因子上，得到没有被残差校正的空间分辨率为1km GPM，将10km的拟合残差数据运用权重的克里金插值方法插值到1km的空间分辨率上，与S3得到的数据叠加，本发明同现有技术相比，所采用的降尺度方法引入无缝高空间分辨率(1km)的土壤水分数据和植被因子NDVI，没有引入过多的回归参量，避免了过多数据之间的尺度效应和回归冗余，并基于水量平衡方程构建拟合关系，实现大面积高空间分辨率的降水数据获取。
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公开(公告)号：CN114218756A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111398893.6
申请日：2021-11-24
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于地表温度年变化模型的云下地表温度重建方法，该方法利用地表温度呈年周期变化的规律，提取地表温度的时间变化信息；通过云检测将图像像元区分为晴空像元、云阴影像元、云覆盖像元和云遮挡像元，结合空间相似像元的原理，重建高空间分辨率的云下地表温度。使用本方法重建地表温度影像的空间分布与原始晴空地表温度的空间分布基本一致，有效地表温度的覆盖率显著提升并基本可达到全覆盖；且地面站点的验证精度RMSE达3.71K，较现有云下地表温度重建方法的精度提高了约1K，促进了地表温度的应用和发展。
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公开(公告)号：CN113888386A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111468440.6
申请日：2021-12-03
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明提供一种高分辨率的时空无缝地表土壤水分估算方法及系统，包括：获取时空无缝的公里级地表温度数据、归一化植被指数数据和粗分辨率被动微波土壤水分数据；对地表温度数据、归一化植被指数数据进行升尺度处理得到粗分辨率地表温度和粗分辨率植被指数，并结合粗分辨率被动微波土壤水分数据构建的土壤水分估算的经验统计回归模型、半经验半物理模型和随机森林模型；将公里级的地表温度和植被指数并分别输入各个模型，得到地表土壤水分估算结果，并分析各个模型对应的残差值，根据残差值建立线性融合模型，得到高空间分辨率土壤水分融合数据，进一步分析估算残差，根据该估算残差计算得到时空无缝且值域一致的高空间分辨率土壤水分数据。
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公开(公告)号：CN114461983A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210119685.6
申请日：2022-02-09
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及卫星遥感数据处理技术领域，具体地说是一种基于水量平衡原理的卫星降水产品空间降尺度方法，包括降水的关联因子地表土壤水分数据集生成，基于水量平衡原理的降水估算模型构建，基于水量平衡关系式运用到高分辨率的土壤水分和植被因子上，得到没有被残差校正的空间分辨率为1km GPM，将10km的拟合残差数据运用权重的克里金插值方法插值到1km的空间分辨率上，与S3得到的数据叠加，本发明同现有技术相比，所采用的降尺度方法引入无缝高空间分辨率(1km)的土壤水分数据和植被因子NDVI，没有引入过多的回归参量，避免了过多数据之间的尺度效应和回归冗余，并基于水量平衡方程构建拟合关系，实现大面积高空间分辨率的降水数据获取。
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