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申请/专利权人：淮阴师范学院;南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种基于FY‑3MWRI数据反演陆表温度降尺度的方法，通过该方法可以得到与可见光近红外空间分辨率相同的高分辨率的空间连续的LST产品。FY‑3MWRIL1B反演LST降尺度采用基于空间链接参数的空间层次贝叶斯融合模型，在此融合降尺度模型框架下，通过稳健固定阶数克里格空间插值模型模拟空间连续的LST链接参数，构建基于空间链接参数的多层次嵌套空间层次贝叶斯融合降尺度模型，将10kmFY‑3MWRIL1B反演LST与1km可见光近红外LST日产品融合，得到与可见光近红外空间分辨率相同且空间连续的LST产品。

主权项：1.一种基于FY-3MWRI数据反演陆表温度降尺度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于10km空间尺度的FY-3MWRIL1B反演LST，建立LST空间过程的层次模型，其建立公式为：Zs＝Ys+εs1，其中，Ys表示潜在的真实LST空间过程，εs为均值为0，方差为σ2的空间高斯白噪声；步骤2：基于步骤1建立的层次模型，采用稳健固定阶数克里格空间插值模型进行LST空间过程估计，估计公式为： 其中，是在位置s0上的空间估计，为位置s0上空间趋势的估计，Ss0为局部空间奇函数，K为r×r的协方差矩阵，∑是来自于观测数据Z的大小为n×n的协方差矩阵；步骤3：针对观测数据，建立10kmFY-3MWRIL1B反演LST和1kmFY-3VIRRLST日产品的融合降尺度模型，模型的结构为以下公式： 其中，VIRRi，j为1kmFY-3VIRRLST日产品；FYm，n为10kmFY-3MWRIL1B反演LST；N表示正态分布；为正态分布的均值；为正态分布的方差，均被视为随机变量；i、j、m、n分别为相应空间尺度下像元的行列号；步骤4：以公式6中的作为层次链接参数来描述LST空间结构；步骤5：将方差作为参数集合，其先验采用共轭先验；步骤6：将1kmFY-3VIRRLST日产品和10kmYF-3MWRIL1B反演LST作为输入数据，输入到步骤3所建立的融合降尺度模型，通过Gibbssampling，从完全条件概率分布中抽样，生成马尔科夫链，通过迭代，最终估计出模型参数即为融合降尺度后的1kmLST产品。

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