【技术实现步骤摘要】
一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法
[0001]本专利技术涉及一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法，属于数据处理
技术介绍
[0002]LST即陆地表面温度，是地球表面的重要气象变量之一，具有广泛的研究应用价值。LST反映了地表面的热态信息，可以用于环境监测、气候变化研究、城市热岛效应分析等方面。由于LST数据的获取较为复杂，需要考虑多种复杂的环境因素，如大气辐射、云层覆盖、地表高程等，因此LST数据精度的准确性和稳定性一直是研究者关注的重点之一。当前，LST数据精度存在一定的缺陷：目前的LST遥感数据来自多种卫星传感器，如Terra MODIS，Aqua MODIS等，其空间分辨率和精度在一定程度上已经得到提升。但这些数据仍需要在一定程度上进行后处理和校正，如大气校正、辐射校正等，才能达到一定的准确性和精度要求。LST数据精度的提升仍需要在传感器技术的不断升级、后处理方法的改进和地表下垫面变化的监测与研究等方面进行综合考量和优化，才能够更好地服务于环境监测、气候变化研究等领域的需求。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取同一期Landsat高空间分辨率多光谱影像数据和热红外数据，采用多波谱数据进行下垫面性质分类，分为不透水面，水面和绿地三种类型；S2：基于Landsat
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8数据运用劈窗算法(Split
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Window Algorithm，SW算法)反演地表温度，得到低分辨率LST数据；S3：使用Landsat高空间分辨率多光谱影像数据和热红外数据训练LGBM模型，构建了下垫面和LST的关系；S4：利用训练好的模型进行LST数据空间分辨率的提升，根据模型计算结果得到目标LST，将其与源LST进行比对，验证模型精度；S5：建立修正函数确保目标LST在源LST空间尺度上精度相同。2.根据权利要求1所述的一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法，其特征在于，所述S1步骤具体为：S11：同时获取同一期landsat30米分辨率多光谱波段和100米分辨率热红外波段影像数据，通过多光谱数据合成得到30m空间分辨率影像；S12：提取多光谱影像的ROI(感兴趣区)样本，通过监督分类根据下垫面类型分为不透水面，水面，绿地三种类型；S13：分别计算每幅影像中不透水面，水面和绿地的占比。3.根据权利要求1所述的一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法，其特征在于，所述S3步骤具体为：S31：从开源的遥感影像数据集获取遥感影像的数据集，并将其按8:1...
【专利技术属性】
技术研发人员：冷宏骏，吴诗语，陈鲁煜，马艺菡，周雨涵，周侗，陶菲，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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