[發(fā)明專利]基于多源數(shù)據(jù)的近地表日最高氣溫估算方法、系統(tǒng)及終端

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010844424.1
• 申請日: 2020-08-20
• 公開（公告）號: CN112016052B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 阮惠華;許劍輝;張菲菲;鄭艷萍;張金標(biāo);寇媛媛;楊驥;李勇
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東省氣象探測數(shù)據(jù)中心;廣東省科學(xué)院廣州地理研究所;廣東第二師范學(xué)院
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06F16/951;G06F16/9537;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 上海恒慧知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 徐紅銀

1.一種基于多源數(shù)據(jù)的近地表日最高氣溫估算方法，其特征在于，包括：

S1，獲取研究區(qū)的地面觀測站氣象數(shù)據(jù)，計算每日最高氣溫數(shù)據(jù)，并構(gòu)建研究區(qū)空間分辨率為1km的網(wǎng)格；

S2，抓取POI數(shù)據(jù)，將POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；按照1km網(wǎng)格進(jìn)行分類統(tǒng)計，得到空間分辨率為1km的不同類別的POI統(tǒng)計數(shù)據(jù)；

S3，根據(jù)設(shè)定時間間隔抓取空間分辨率為5km的人口統(tǒng)計格點(diǎn)數(shù)據(jù)，按照設(shè)定時間段進(jìn)行累積計算，得到最高氣溫對應(yīng)時間段的5km人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)；以月尺度的空間分辨率為1km的夜光遙感數(shù)據(jù)作為輔助變量，對空間分辨率為5km的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，得到空間分辨率為1km的人口位置統(tǒng)計數(shù)據(jù)；

S4，對空間分辨率為25km的每日被動微波遙感地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行空間降尺度，得到空間分辨率為1km的白天被動微波遙感地表溫度數(shù)據(jù)；結(jié)合空間分辨率為1km的每日熱紅外地表溫度數(shù)據(jù)和降尺度的被動微波遙感地表溫度數(shù)據(jù)，利用加權(quán)平均的方法，計算得到空間分辨率為1km每日地表溫度；

S5，提取植被指數(shù)參量，經(jīng)過異常值剔除處理后，得到空間分辨率為1km的EVI；

S6，將獲取的空間分辨率為30m的DEM數(shù)據(jù)，通過聚合平均得到空間分辨率為1km的DEM數(shù)據(jù)；

S7，結(jié)合遙感影像，提取的海岸線；提取研究區(qū)每個網(wǎng)格的中心點(diǎn)坐標(biāo)，并計算每個網(wǎng)格中心點(diǎn)坐標(biāo)與海岸線的距離，得到每個網(wǎng)格與海岸線之間的距離；

S8，獲取30m分辨率的城市不透水面蓋度和植被蓋度；通過聚合平均得到空間分辨率為1km的不透水面蓋度和植被蓋度數(shù)據(jù)；

S9，建立地面觀測站每日近地表最高氣溫與人口位置統(tǒng)計數(shù)據(jù)、不同類別的POI統(tǒng)計數(shù)據(jù)、地表溫度融合數(shù)據(jù)、不透水面蓋度、植被蓋度、EVI、DEM以及與海岸線距離的非線性回歸模型；

S10，獲取最優(yōu)的模型參數(shù)，從而構(gòu)建最優(yōu)的非線性回歸模型；

S11，以空間分辨率為1km人口位置統(tǒng)計數(shù)據(jù)、不同類別的POI統(tǒng)計數(shù)據(jù)、地表溫度融合數(shù)據(jù)、不透水面蓋度、植被蓋度、EVI、DEM以及與海岸線距離作為輸入，根據(jù)建立的最優(yōu)的非線性回歸模型估算空間分辨率為1km的近地表最高氣溫數(shù)據(jù)；同時將空間分辨率為1km的近地表最高氣溫回歸殘差進(jìn)行插值，實(shí)現(xiàn)對估算的空間分辨率為1km的近地表最高氣溫進(jìn)行誤差修正，得到高精度的空間分辨率為1km的近地表最高氣溫數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)的近地表日最高氣溫估算方法，其特征在于，所述S2中，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從高德地圖網(wǎng)站上抓取POI數(shù)據(jù)；所述分類包括：餐飲、住宿、生活、購物、交通設(shè)施、公司企業(yè)、住宅和/或公共設(shè)施。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)的近地表日最高氣溫估算方法，其特征在于，所述S3中，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從騰訊位置大數(shù)據(jù)網(wǎng)站上抓取空間分辨率為5km的人口統(tǒng)計格點(diǎn)數(shù)據(jù)；和/或

利用協(xié)同克里金插值方法對空間分辨率為5km的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，得到空間分辨率為1km的人口位置統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)的近地表日最高氣溫估算方法，其特征在于，所述S4中，利用面到點(diǎn)克里金插值方法對空間分辨率為25km的每日被動微波遙感地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行空間降尺度，得到空間分辨率為1km的白天被動微波遙感地表溫度數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)的近地表日最高氣溫估算方法，其特征在于，所述S5中，從MOD13A2數(shù)據(jù)產(chǎn)品中提取植被指數(shù)參量；異常值剔除處理為：剔除EVI0的像元，以減少水體異常值的影響。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)的近地表日最高氣溫估算方法，其特征在于，所述S7中，結(jié)合空間分辨率為0.31m的WorldView-3高分辨率遙感影像，通過人工矢量化的方式提取海岸線。