申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN117539855B

主分类号：G06F16/215

分类号：G06F16/215;G06F16/29;G06F17/18;G06F40/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：利用MODIS提取湖泊表面温度的方法，涉及遥感应用技术领域，具体涉及一种提取湖泊表面温度的方法。本发明是为了解决由于受野外环境和观测条件限制，长时间连续监测存在困难的问题。提取方法：一、湖泊表面温度提取；二、湖泊表面温度时间序列的填充；三、湖泊表面温度数据集的建立。本发明提取方法降低了提取过程对人工经验的依赖程度，提高了工作效率。

主权项：1.利用MODIS提取湖泊表面温度的方法，其特征在于所述利用MODIS提取湖泊表面温度的方法按照以下步骤进行：一、湖泊表面温度提取：利用GEE平台从MODISLST产品经过图像裁剪、波段计算和时间序列生成三个步骤得出典型湖库的湖水表面温度数据：首先，利用GEE平台上传典型湖库的矢量数据，选择调用MOD11A1数据、MYD11A1数据的白天与夜晚地表温度波段，并利用湖泊矢量数据对两种数据的波段进行裁剪，下载目标湖区的遥感影像，空间分辨率为1km，时间分辨率为日；其次利用波段计算方法将湖泊矢量范围内的MODIS影像温度值转化为摄氏度，波段计算公式为：LWST＝LST×0.02-273.151式中：LWST为湖泊表面温度，单位为℃，LST为MODIS的地表温度值，单位为K；最后利用GEE平台生成每个湖泊的时间序列数据，包括每个日期的湖泊表面温度值和时间信息；二、湖泊表面温度时间序列的填充：在GEE平台上对MODISLST产品的MOD11A1数据、MYD11A1数据进行处理，得到4组LWST时间序列，分别包括MOD11A1和MYD11A1的白天LWST_Day时间序列与LWST_Night时间序列，使用非线性拟合的方法填补LWST时间序列的空值；1非线性拟合算法利用Origin软件对LWST时间序列进行非线性曲线拟合，非线性曲线拟合算法为莱文贝格-马夸特算法和正交距离回归算法；文贝格-马夸特算法为： 式中：H为Hessian矩阵，λ为阻尼因子；正交距离回归算法公式为： ωxi和ωyi是输入xi和yi的权重，δi和εi是xi和yi对应的残差，β是拟合参数；2提取流程首先，将融合后的LWST_Day时间序列与LWST_Night时间序列按照每年的最高温度到次年最高温度为时间范围进行划分，制作白天LWST、夜间LWST的非线性拟合数据集；其次，利用Origin软件中的非线性拟合工具，选择正弦函数，利用莱文贝格-马夸特算法和正交距离回归算法对白天LWST、夜间LWST的非线性拟合数据集进行拟合；最后，利用Excel软件的分类汇总模块将拟合后的LWST_Day数据与LWST_Night数据进行处理，利用拟合的LWST_Day时间序列与LWST_Night时间序列填补融合后的LWST_Day时间序列与LWST_Night时间序列空值，得到最终的LWST_Day与LWST_Night时间序列；3精度验证对莱文贝格-马夸特算法和正交距离回归算法的拟合效果与拟合精度进行验证，选择数值高的方法为最终拟合方法；三、湖泊表面温度数据集的建立利用非线性拟合填补空值后的LWST_Day时间序列、LWST_Night时间序列，通过计算LWST_Day时间序列与LWST_Night时间序列的平均值得到日平均LWST时间序列，并计算白天与夜间LWST时间序列的差值得到日温差的时间序列，定义每年的9月1日到次年的8月31日为一个水文年，将日平均LWST时间序列按照水文年进行划分，最终实现LWST数据集的制备，即完成利用MODIS提取湖泊表面温度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院东北地理与农业生态研究所 利用MODIS提取湖泊表面温度的方法

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