[發明專利]一種多地形的微波遙感土壤濕度降尺度方法

在審

• 申請號: 202111663938.8
• 申請日: 2021-12-31
• 公開（公告）號: CN114324410A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 曹秋梅
• 申請（專利權）人: 黃陵縣農產品質量安全檢驗檢測站
• 主分類號: G01N22/04
• 分類號: G01N22/04;G01J5/48;G06K9/62;G06V20/10
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 許佳

本發明提出一種多地形的微波遙感土壤濕度降尺度方法,包括獲取研究區域的微波遙感影像數據和熱紅外影像數據，并進行預處理，再進行區域劃分，并截取同一區域下的遙感影像數據，獲得該區域的地表高程數據，再結合土壤濕度原始數據，構建關系表達式，來確定降尺度因子，利用隨機森林算法將影響土壤濕度的降尺度因子通過隨機森林模型構建其與土壤濕度之間的聯系，完成微波遙感土壤濕度降尺度作業，通過融合數據的形式，使得研究區域的土壤濕度分辨率提高，來達到降尺度的效果，繼而能夠獲得多組降尺度因子，再通過應用具有降尺度因子的關系表達式獲得高分辨率土壤濕度，達到降尺度的效果，使得本發明適應于多地形的土壤濕度降尺度作業。

技術領域

本發明涉及土壤濕度降尺度技術領域，尤其涉及一種多地形的微波遙感土壤濕度降尺度方法。

背景技術

全球氣候模式能很好地預估未來全球氣候變化，但目前它輸出的空間分辨率(通常為300千米左右)較低，缺少詳細的區域氣候信息，難以對區域氣候做出合理的預測。降尺度可以彌補全球氣候模式預測區域氣候變化的局限，它可以把全球氣候模式提供的大尺度氣候信息轉化為區域尺度的氣候信息(如氣溫、降水等)，從而實現對區域氣候預測；

通常定義降尺度是為了建立代表大尺度信息變量與小尺度信息變量之間的關系，大尺度變量的變化過程緩慢，它代表一個廣大區域的環流特征，如大氣濤動、環流型等；而小尺度變量的變化過程較快速，它代表局地的氣溫、降水等，之所以提出降尺度，是為了解決模式的預測能力無法滿足現實預測預估的需要這一問題，雖然，大尺度變量的可預報性較高，但現實中我們需要更多的局地氣象要素信息，而模式直接輸出的氣象要素不能滿足精度要求，這就需要把大尺度變量進行降尺度處理，來得到小尺度的要素信息；

土壤水分參與地氣水分和能量交換，從而對作物生長、流域水文過程和氣候變化產生重要影響，繼而準確獲取土壤濕度時空變化分布信息具有重要意義，而傳統的多地形微波遙感土壤濕度降尺度方法通常只是采用單一的降尺度因子來進行研究，受范圍限制，不能適應于多地形的區域進行土壤濕度研究，同時，微波遙感影像數據的空間分辨率較為粗糙，難以滿足現在的應用需求，因此本發明提出一種多地形的微波遙感土壤濕度降尺度方法以解決現有技術中存在的問題。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的在于提出一種多地形的微波遙感土壤濕度降尺度方法，該種多地形的微波遙感土壤濕度降尺度方法通過引入熱紅外遙感影像數據以及地表高程數據，來與微波遙感影像數據進行融合，并結合多降尺度因子，來解決現有技術中空間分辨粗糙。不能適應于多地形的問題。

為實現本發明的目的，本發明通過以下技術方案實現：一種多地形的微波遙感土壤濕度降尺度方法，包括以下步驟：

步驟一：確定研究區域，并獲取該研究區域的微波遙感影像數據和熱紅外影像數據，然后對獲取的微波遙感影像數據和熱紅外遙感影像數據進行預處理，之后對經過預處理后的微波遙感影像數據和熱紅外遙感影像數據進行區域劃分，并截取同一區域下的遙感影像數據，再獲得該截取區域的地表高程數據；

步驟二：將步驟一獲得的預處理后的微波遙感影像數據、熱紅外遙感影像數據以及地表高程數據與土壤濕度原始數據進行結合，構建關系表達式，來確定降尺度因子，然后再將預處理后的微波遙感影像數據、熱紅外遙感影像數據以及地表高程數據進行融合，得到融合后的數據；

步驟三：將步驟二中得到的融合后的數據以及降尺度因子，利用隨機森林算法將影響土壤濕度的降尺度因子通過隨機森林模型構建其與土壤濕度之間的聯系，從而提升微波遙感土壤濕度地區的空間分辨率，完成微波遙感土壤濕度降尺度作業。

進一步改進在于：所述步驟一中，對于研究區域的微波遙感影像數據和熱紅外遙感影像數據的獲取，是需獲取同一時間區間下的遙感影像數據。