一种高空间分辨率地表温度生成方法技术

本发明专利技术涉及一种高空间分辨率地表温度生成方法，属于数字图像处理技术领域。与现有的高空间分辨率的地表温度生成方法不同，本专利考虑到不同传感器之间的差异，结合了高空间分辨率的地表覆盖信息和低空间分辨率地表温度回归模型的优势，直接建立了高空间分辨率的地表温度回归模型，从而解决了热红外遥感器空间分辨率普遍较低，无法提供细化的地表温度问题。

A High Spatial Resolution Surface Temperature Generation Method

【技术实现步骤摘要】
一种高空间分辨率地表温度生成方法
本专利技术涉及一种高空间分辨率地表温度生成方法，属于数字图像处理

技术介绍
地表温度是环境监测的重要参数，比如能量平衡与辐射传输模型建模、城市热岛效应监测、陆地表面碳的回收等。除此之外，它还可以用于火点监测、水体热污染监测、钢铁厂去产能监测及气候变化监测等。然而，具有热红外遥感的传感器空间分辨率不高，因此，要获得细化的高空间分辨率的地表温度十分困难。实际应用中，很多的环境监测应用都需要进行小尺度的地表温度反演，比如小面积的秸秆焚烧监测、水体的热污染监测、工厂的去产能监测等。因此，研究高空间分辨率的地表温度生成方法技术，对于提升热红外遥感器的监测能力具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：针对目前热红外遥感器的空间分辨率较低，而具有高空间分辨率的遥感器又不具有热红外谱段的问题，本专利技术提出一种高空间分辨率地表温度生成方法，该方法可以融合不同遥感器的优势，直接得到高空间分辨率的地表温度值，这将在节省热红外遥感器性能改进成本的情况下，通过本方法即可解决地表温度的细化问题，该方法首先根据低分辨多光谱谱段信息，进行低分辨地表覆盖信息的计算，然后结合数据级细化的地表温度结果，建立低分辨地表温度的回归模型；然后，利用该回归模型和高分辨地表覆盖信息，预测高分辨地表温度，预测过程中加入低分辨地表温度回归模型的残差，从而最终得到高分辨地表温度。本专利技术的技术方案如下：一种高空间分辨率地表温度生成方法，包括如下步骤：(1)获取目标地的高分辨遥感影像和低分辨遥感影像，目标地上分为N*N个像素级区域；所述的高分辨遥感影像为多光谱谱段的遥感影像；所述的低分辨遥感影像包括热红外谱段遥感影像和多光谱谱段遥感影像；(2)将步骤(1)获取的高分辨遥感影像和低分辨遥感影像进行谱段配准，得到配准后的高分辨遥感影像和配准后的低分辨遥感影像，配准后的低分辨遥感影像包括配准后的热红外谱段遥感影像和配准后的多光谱谱段遥感影像；(3)根据步骤(2)得到的配准后的高分辨遥感影像计算高分地表覆盖信息，根据步骤(2)得到的配准后的低分辨遥感影像计算低分地表覆盖信息；(4)根据步骤(2)得到的配准后的高分辨遥感影像和步骤(2)得到的配准后的热红外谱段遥感影像计算数据级细化的低分地表温度；(5)根据步骤(3)得到的低分地表覆盖信息和步骤(4)得到的低分地表温度，建立低分地表温度回归模型；(6)根据步骤(5)建立的低分地表温度回归模型和步骤(3)得到的高分地表覆盖信息，建立高分地表温度回归模型；(7)根据步骤(6)得到的高分地表温度回归模型，得到目标地的地表温度值，得到的目标地的地表温度值包括若干个像素级的温度值，即得到目标地上每个像素级区域的温度值；(8)根据步骤(7)得到的每个像素级区域的温度值与设定阈值进行比较，根据比较结果，如果像素级区域的温度值高于设定阈值，则表示目标地上该像素级区域的温度异常，根据异常结果对目标地上该像素级区域的温度高温异常措施进行指导，如果像素级区域的温度值不高于设定阈值，则表示目标地上该像素级区域位置的温度正常。所述的步骤(1)中，多光谱谱段包括红波段、绿波段、近红外波段和短波红外波段；所述的步骤(2)中，谱段配准包括低分辨遥感影像与高分辨遥感影像之间的配准，还包括低分辨遥感影像中热红外谱段遥感影像和多光谱谱段遥感影像之间的配准；所述的步骤(3)中，地表覆盖信息指的是地物类型光谱指数，包括归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI和归一化建筑物指数NDBI；所述的步骤(4)中，计算数据级细化的低分地表温度的方法为：第一步，根据配准后的高分辨遥感影像，得到地表比辐射值ε；第二步，根据配准后的低分辨遥感影像，计算目标地上每个像素级区域的亮温值T；第三步，根据第一步得到的地表比辐射值ε和第二步得到的每个像素级区域的亮温值T，采用单通道地表温度反演方法，得到数据级细化的低分地表温度值；所述的步骤(5)中，低分地表温度回归模型为LSTl＝f(NDVIl,NDWIl,NDBIl)其中，LSTl为低分地表温度，NDVIl为低分地表温度归一化植被指数的值，NDWIl为低分地表温度归一化水体指数的值，NDBIl为低分地表温度归一化建筑物指数的值；f为地表覆盖信息和地表温度之间的函数；所述的步骤(6)中，高分地表温度回归模型为：LSTh′＝f(NDVIh,NDWIh,NDBIh)+ΔΔ＝LSTh-LSTl其中，LSTh′为高分地表温度的预测值，NDVIh为高分地表温度归一化植被指数的值，NDWIh为高分地表温度归一化水体指数的值，NDBIh为高分地表温度归一化建筑物指数的值；f为地表覆盖信息和地表温度之间的函数；Δ为回归误差，即为高分地表温度与低分地表温度回归模型的之间误差，其中，LSTh为高分地表温度，LSTl为根据低分地表温度回归模型计算得到的地表温度；所述的地表覆盖信息的计算：地表温度回归模型的建立中，需要进行地表覆盖信息的计算，当输入为低分辨的多光谱谱段信息时，得到的是低分辨率的地表覆盖信息，当输入是高分辨率的多光谱谱段信息时，得到的即是高分辨率的地表覆盖信息。考虑到主要的地物类型为植被、水体及建成区，因此，一种可实现的方式如下：计算NDVI、NDWI和NDBI等光谱指数，具体如下：NDVI为归一化植被指数，其定义为：NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)其中，NIR为近红外波段的反射值，R为红波段的反射值；NDWI为归一化水体指数，可以有效突出水体信息，同时削弱其他地物在特征图像中的亮度值，NDWI定义为：NDWI＝(G-NIR)/(G+NIR)其中，G为绿波段的反射值，NIR为近红外波段的反射值；NDBI为归一化建筑物指数，可进行建成区的自动化提取，NDBI的指数定义为：NDBI＝(SWIR-NIR)/(SWIR+NIR)其中，SWIR为短波红外波段的反射值，NIR为近红外波段的反射值；数据级细化的低分地表温度计算的具体步骤：1)输入高分辨多光谱遥感图像和低分辨热红外谱段遥感图像，并进行谱段配准；2)根据配准后的高分多光谱遥感图像，计算细化的地表比辐射率的值，地表比辐射率的计算方法有多种，下面给出其中一种计算方法，NDVI阈值法，公式如下：其中εsi、εvi分别为第i波段纯裸土和纯植被的比辐射率，NDVIs和NDVIv分别是纯裸土和纯植被的NDVI值，分别取0.2和0.5。Ci包括像素中由于多次散射引起的腔效应造成的发射率增量，计算公式见式(6)：Ci＝(1-εsi)(1-fv)·F·εvi其中F是形状因子，取值范围为0～1，一般取0.55；3)根据配准后的热红外谱段，计算亮温，计算公式如下：Tsensor＝K2/ln(1+K1/Lλ)其中，Tsensor为亮温，Lλ为将灰度值转化后的辐射强度值，K1和K2为系数，可根据卫星的波段设置计算得到；4)根据地表比辐射率和亮温值，采用单通道地表温度反演方法计算地表温度；地表温度Ts的计算需要确定比辐射率ε、大气透过率τ和大气平均作用温度Ta，不同的遥感器，不同的成像时间和成像地点，参数取值均不同，具体取值可通过在NASA公布的网站查询(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov)，并输入成像时间和影像中心经纬度，可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高空间分辨率地表温度生成方法，其特征在于包括如下步骤：(1)获取目标地的高分辨遥感影像和低分辨遥感影像，目标地上分为N*N个像素级区域；所述的高分辨遥感影像为多光谱谱段的遥感影像；所述的低分辨遥感影像包括热红外谱段遥感影像和多光谱谱段遥感影像；(2)将步骤(1)获取的高分辨遥感影像和低分辨遥感影像进行谱段配准，得到配准后的高分辨遥感影像和配准后的低分辨遥感影像，配准后的低分辨遥感影像包括配准后的热红外谱段遥感影像和配准后的多光谱谱段遥感影像；(3)根据步骤(2)得到的配准后的高分辨遥感影像计算高分地表覆盖信息，根据步骤(2)得到的配准后的低分辨遥感影像计算低分地表覆盖信息；(4)根据步骤(2)得到的配准后的高分辨遥感影像和步骤(2)得到的配准后的热红外谱段遥感影像计算数据级细化的低分地表温度；(5)根据步骤(3)得到的低分地表覆盖信息和步骤(4)得到的低分地表温度，建立低分地表温度回归模型；(6)根据步骤(5)建立的低分地表温度回归模型和步骤(3)得到的高分地表覆盖信息，建立高分地表温度回归模型；(7)根据步骤(6)得到的高分地表温度回归模型，得到目标地的地表温度值，得到的目标地的地表温度值包括若干个像素级的温度值；(8)根据步骤(7)得到的每个像素级区域的温度值与设定阈值进行比较，根据比较结果，如果像素级区域的温度值高于设定阈值，则表示目标地上该像素级区域的温度异常，如果像素级区域的温度值不高于设定阈值，则表示目标地上该像素级区域位置的温度正常。...

【技术特征摘要】
1.一种高空间分辨率地表温度生成方法，其特征在于包括如下步骤：(1)获取目标地的高分辨遥感影像和低分辨遥感影像，目标地上分为N*N个像素级区域；所述的高分辨遥感影像为多光谱谱段的遥感影像；所述的低分辨遥感影像包括热红外谱段遥感影像和多光谱谱段遥感影像；(2)将步骤(1)获取的高分辨遥感影像和低分辨遥感影像进行谱段配准，得到配准后的高分辨遥感影像和配准后的低分辨遥感影像，配准后的低分辨遥感影像包括配准后的热红外谱段遥感影像和配准后的多光谱谱段遥感影像；(3)根据步骤(2)得到的配准后的高分辨遥感影像计算高分地表覆盖信息，根据步骤(2)得到的配准后的低分辨遥感影像计算低分地表覆盖信息；(4)根据步骤(2)得到的配准后的高分辨遥感影像和步骤(2)得到的配准后的热红外谱段遥感影像计算数据级细化的低分地表温度；(5)根据步骤(3)得到的低分地表覆盖信息和步骤(4)得到的低分地表温度，建立低分地表温度回归模型；(6)根据步骤(5)建立的低分地表温度回归模型和步骤(3)得到的高分地表覆盖信息，建立高分地表温度回归模型；(7)根据步骤(6)得到的高分地表温度回归模型，得到目标地的地表温度值，得到的目标地的地表温度值包括若干个像素级的温度值；(8)根据步骤(7)得到的每个像素级区域的温度值与设定阈值进行比较，根据比较结果，如果像素级区域的温度值高于设定阈值，则表示目标地上该像素级区域的温度异常，如果像素级区域的温度值不高于设定阈值，则表示目标地上该像素级区域位置的温度正常。2.根据权利要求1所述的一种高空间分辨率地表温度生成方法，其特征在于：所述的步骤(1)中，多光谱谱段包括红波段、绿波段、近红外波段和短波红外波段。3.根据权利要求1所述的一种高空间分辨率地表温度生成方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，谱段配准包括低分辨遥感影像与高分辨遥感影像之间的配准，还包括低分辨遥感影像中热红外谱段遥感影像和多光谱谱段遥感影像之间的配准。4.根据权利要求1所述的一种高空间分辨率地表温度生成方法，其特征在于：所述的步骤(3)中，地表覆盖信息指的是地物类型光谱指数，包括归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI和归一化建筑物指数NDBI。5.根据权利要求1所述的一种高空间分辨率地表温度生成方法，其特征在于：所述的步骤(4)中，计算数据级细化的低分地表温度的方法为：第一步，根据配准后的高分辨遥感影像，得到地表...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯舒维，袁素春，郑小松，张建华，周月恒，
申请(专利权)人：西安空间无线电技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西,61