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一种基于HJ‑1B IRS卫星数据反演陆地表面温度的方法，该方法是一种针对国产HJ‑1B IRS数据反演陆地表面温度(Land Surface Temperature，LST)的实用技术方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一、获取时间在一个月以内的、地理位置相近的n景HJ‑1B IRS数据，其中n≥7，根据获取时间及地理位置下载对应的MODIS的植被指数产品，利用该产品反演每景HJ‑1B IRS数据对应的地表发射率(Land Surface Emissivity，LSE)；步骤二、利用单窗算法反演每景HJ‑1B IRS数据的LST；步骤三、下载与每景HJ‑1B IRS数据获取时间及地理位置对应的MODIS地表温度产品，并选定某一时相作为基准时相，利用遥感图像时空融合技术将步骤二中获取的不同时相的HJ‑1B IRS LST数据变换到基准时相下；步骤三中所述的变换到基准时相下的HJ‑1B IRS LST数据镶嵌成一幅图的方法采用的是一种考虑数据融合的HJ‑1B IRS数据镶嵌算法，该算法假定在一个区域内有m景数据重叠，数据获取的时间有n个，分别为t<sub>1</sub>，t<sub>2</sub>，…t<sub>n</sub>，m景数据在进行遥感图像时空融合处理的目标时间为t<sub>i</sub>，记P<sub>k</sub>∈m(x，y，t<sub>j</sub>)表示重叠区域m景数据中的第k景数据，数据获取时间为t<sub>j</sub>，按照地理坐标对应的象素位置(x，y)的象素值，则镶嵌融合后的象素值P(x，y，t<sub>i</sub>)的计算公式为：<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>P</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><msub><mi>t</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>α</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>P</mi><mi>k</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><msub><mi>t</mi><mi>j</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FSB0000154065600000011.GIF" wi="579" he="138" /></maths>其中α<sub>k</sub>，k∈[1，m]为权重系数，且有<img file="FSB0000154065600000012.GIF" wi="202" he="119" />α<sub>k</sub>的计算过程如下：首先计算m个象素点P<sub>k</sub>∈m(x，y，t<sub>j</sub>)的相似性，方法是以象素位置(x，y)为中心计算w×w象素尺寸的窗口，w可以取值8或者16，然后统计窗口象素属于重叠区域内并且不是背景值的象素，对这些象素位置计算m景图像两两窗口之间的相关系数，相关系数低于设定域值，则表明当前象素位置(x，y)在其中一景图像中为云、云下阴影或者地表发生变化，若m≥3，则设定比其它数据相关系数都低的那景数据对应的权重α<sub>k</sub>＝0，若m＝2，则设定与数据获取时间距离基准时间t<sub>i</sub>远的那景数据对应的权重α<sub>k</sub>＝0，对于相关性高的象素点，α<sub>k</sub>权重分值根据数据获取时间确定；步骤四、将变换到基准时相下的n景HJ‑1B IRS LST数据镶嵌成一幅图，并根据矢量数据裁切出该幅图的LST反演结果。 |
