海表温度的反演方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种海表温度的反演方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取Himawari

【技术实现步骤摘要】
海表温度的反演方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种海表温度的反演方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，海表温度的研究算法主要基于大气辐射传输模式的物理方法，以及基于实测/同类卫星数据的统计方法。基于大气辐射传输模式的物理方法通过利用大气辐射传输模式计算大气的上行辐射、下行辐射和透过率，并建立海水比辐射率与波长、传感器天顶角及风速的关系，最终求解海表温度。但是该方法的反演精度受大气参数初始值影响较大，而实时获取准确的大气参数比较困难，且该方法的处理流程复杂。
[0003]基于实测/同类卫星数据的统计方法通过利用实测数据/同类卫星数据，获取海温度反演系数，以用于确定海表温度，该方法具备流程简单和易实现的特点，可用于业务化运行。但是目前公开发布的Himawari
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8卫星数据在空间分辨率上不能满足业务需求，其具有高时间分辨率和高区域频次的特性，使得基于实测/同类卫星数据的统计方法无法基于Himawari
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8卫星数据实现高精度海表温度的反演。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种海表温度的反演方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决当前基于Himawari
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8卫星数据的海表温度反演结果精度差的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种海表温度的反演方法，包括：获取Himawari
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8卫星数据和海表温度实测数据；对Himawari
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8卫星数据和海表温度实测数据进行预处理，得到目标卫星数据和目标实测数据；对目标卫星数据和目标实测数据进行时空匹配，生成匹配数据对；基于最小二乘法，对匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数；基于海表温度反演系数，对一幅Himawari
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8卫星图进行海表温度反演，得到海表温度图。
[0006]在本实施例中，通过获取Himawari
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8卫星数据和海表温度实测数据并对Himawari
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8卫星数据和海表温度实测数据进行预处理，得到目标卫星数据和目标实测数据，从而得到能够用于时空匹配的目标卫星数据和目标实测数据；以及对目标卫星数据和目标实测数据进行时空匹配，生成匹配数据对，从而确定目标卫星数据与目标实测数据之间的对应关系，使得不同卫星数据均有对应的海表温度实测数据；再基于最小二乘法，对匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数，从而根据多个匹配数据对分析出卫星数据与海表温度实测数据之间的准确对应关系，以提高后续温度反演结果的反演精度；最后基于海表温度反演系数，对一幅Himawari
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8卫星图进行海表温度反演，得到海表温度图，实现基于Himawari
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8卫星图进行海表温度反演，得到高精度海表温度图。
[0007]在一实施例中，对Himawari
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8卫星数据和海表温度实测数据进行预处理，得到目标卫星数据和目标实测数据，包括：对Himawari
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8卫星数据进行网格化处理，得到包含多个第一网格数据的目标卫星数据；对海表温度实测数据进行网格化处理和时间划分，得到包含多个第二网格数据的目标实测数据，目标实测数据包括白天目标实测数据和晚上实测数据。
[0008]在本实施例中，通过对Himawari
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8卫星数据和海表温度实测数据进行网格化处理，以将数据分为多个网格块，从而细化Himawari
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8卫星数据与海表温度实测数据之间的对应关系，使反演过程考虑更多的细化特征，进而提高海表温度的反演精度。
[0009]在一实施例中，Himawari
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8数据为全圆盘数据，对Himawari
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8卫星数据进行网格化处理，得到包含多个第一网格数据的目标卫星数据，包括：对Himawari
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8卫星数据进行网格化，得到多个第一网格数据；针对每个第一网格数据，基于第一网格数据对应的经纬度数据，确定第一网格在全圆盘数据中的位置数据；将位置数据对应的全圆盘数据投影至第一网格数据，得到目标卫星数据。
[0010]在本实施例中，通过对Himawari
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8卫星数据进行网格化，并根据每个网格的经纬度确定网格在整个Himawari
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8卫星数据中的位置，以及将该位置的Himawari
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8卫星数据投影至该网格中，使得每个网格均具有其对应的Himawari
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8卫星数据，实现Himawari
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8卫星数据的网格化处理。
[0011]在一实施例中，对目标卫星数据和目标实测数据进行时空匹配，生成匹配数据对，包括：基于预设的海陆掩膜数据和预设的云掩膜数据，确定目标卫星数据与目标实测数据之间的时间对应关系和空间对应关系；将时间对应和空间对应的目标卫星数据与目标实测数据确定为匹配数据对。
[0012]在本实施例中，通过预设的海陆掩膜数据和预设的云掩膜数据，对目标卫星数据与目标实测数据的海陆信息和云层信息进行过滤与提取，降低多余信息对反演过程的不利干扰；以及将时间对应和空间对应的目标卫星数据与目标实测数据确定为匹配数据对，从而利用时间和空间，确定目标卫星数据与目标实测数据的对应关系，提高反演结果的准确性。
[0013]在一实施例中，基于最小二乘法，对匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数，包括：基于预设的分裂窗模型，采用最小二乘法对匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数，其中分裂窗模型为：SST为分裂窗算法模拟得到的海表温度，为中心波长为11μm通道测得的亮度温度数据，为中心波长为12μm通道测得的亮度温度数据，θ为卫星天顶角，、、和为采用最小二乘法获取的分裂窗算法回归系数。
[0014]在本实施例中，通过分裂窗模型作为海表温度反演模型，并基于最小二乘法实现
海表温度模拟，提高海表温度反演精度。
[0015]在一实施例中，匹配数据对包括白天匹配数据对和晚上匹配数据对，基于预设的分裂窗模型，采用最小二乘法对匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数，包括：基于预设的分裂窗模型，采用最小二乘法对白天匹配数据对进行海表温度模拟，得到白天海表温度反演系数；基于预设的分裂窗模型，采用最小二乘法对晚上匹配数据对进行海表温度模拟，得到晚上海表温度反演系数。
[0016]在本实施例中，针对白天和晚上的温度差异和亮度差异，分析白天海表温度反演系数和晚上海表温度反演系数，以针对性反演白天和晚上的海表温度，进一步提高反演精度。
[0017]在一实施例中，基于海表温度反演系数，对一幅Himawari
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8卫星图进行海表温度反演，得到海表温度图，包括：根据Himawari
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8卫星图的太阳天顶角数据，确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海表温度的反演方法，其特征在于，包括：获取Himawari
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8卫星数据和海表温度实测数据；对所述Himawari
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8卫星数据和所述海表温度实测数据进行预处理，得到目标卫星数据和目标实测数据；对所述目标卫星数据和所述目标实测数据进行时空匹配，生成匹配数据对；基于最小二乘法，对匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数；基于所述海表温度反演系数，对一幅Himawari
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8卫星图进行海表温度反演，得到海表温度图。2.根据权利要求1所述的海表温度的反演方法，其特征在于，所述对所述Himawari
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8卫星数据和所述海表温度实测数据进行预处理，得到目标卫星数据和目标实测数据，包括：对所述Himawari
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8卫星数据进行网格化处理，得到包含多个第一网格数据的所述目标卫星数据；对所述海表温度实测数据进行网格化处理和时间划分，得到包含多个第二网格数据的所述目标实测数据，所述目标实测数据包括白天目标实测数据和晚上实测数据。3.根据权利要求2所述的海表温度的反演方法，其特征在于，所述Himawari
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8卫星数据为全圆盘数据，所述对所述Himawari
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8卫星数据进行网格化处理，得到包含多个第一网格数据的所述目标卫星数据，包括：对所述Himawari
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8卫星数据进行网格化，得到多个所述第一网格数据；针对每个所述第一网格数据，基于所述第一网格数据对应的经纬度数据，确定所述第一网格在所述全圆盘数据中的位置数据；将所述位置数据对应的全圆盘数据投影至所述第一网格数据，得到所述目标卫星数据。4.根据权利要求1所述的海表温度的反演方法，其特征在于，所述对所述目标卫星数据和所述目标实测数据进行时空匹配，生成匹配数据对，包括：基于预设的海陆掩膜数据和预设的云掩膜数据，确定所述目标卫星数据与所述目标实测数据之间的时间对应关系和空间对应关系；将时间对应和空间对应的所述目标卫星数据与目标实测数据确定为所述匹配数据对。5.根据权利要求1 所述的海表温度的反演方法，其特征在于，所述基于最小二乘法，对匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数，包括：基于预设的分裂窗模型，采用最小二乘法对所述匹配数据对进行海表温度模拟，得到海表温度反演系数，其中所述分裂窗模型为：SST为分裂窗算法模拟得到的海表温度，为中心波长为11μm通道测得的亮度温度数据，为中心波长为12...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红燕，李占强，鲍青柳，王宇翔，殷晓斌，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：