【技术实现步骤摘要】
一种耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度方法
[0001]本专利技术属于遥感图像处理
，涉及一种耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度方法。
技术介绍
[0002]地表温度(LST)作为描述区域和全球尺度陆地生态系统中大气和地表相互作用、物质循环和能量交换的最重要参数之一，在地表能量平衡中起着至关重要的作用。LST被广泛用于估算蒸发量，分析干旱对植被的影响，检测森林火灾，以及监测城市热岛效应。近年来，LST的重要性得到了越来越多的关注。
[0003]目前较大范围的地表温度获取方式仍主要是通过卫星搭载的热传感器来获取，热红外遥感可以动态、宏观地检测和描述地表温度的空间差异和多样性，而常规的地面站点观测方式难以获得区域和全球尺度的地表温度时空分布。由于遥感卫星载荷的限制和传感器制造技术的瓶颈，难以同时在空间和时间尺度上获得精细分辨率的热红外数据，无法在单一卫星或传感器上同时获取高空间分辨率的地表温度数据。同时热混合效应和云层覆盖的影响也进一步减少了可用的热红外影像。为了获得高分辨率的时空数据，需要采用选定的方法对...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.根据权利要求1所述的一种耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：获取遥感数据及预处理；获取研究区域范围内热红外遥感影像和多光谱遥感影像，并进行预处理；S2：尺度因子的选择及计算；选择可见光近红外的反射率数据、根据研究区域土地覆盖类型选择能够表征植被、裸土、城市不透水面、水体的光谱因子以及表征地形的DEM数据及其衍生指数，接着通过皮尔逊相关系数筛选与地表温度相关性大的尺度因子作为最终模型的尺度因子；S3：地理加权随机森林降尺度模型的建立与参数优化；地理加权随机森林降尺度模型参数包括决策树的数量，每个决策树使用的特征数量，以及局部带宽大小；利用地表覆盖类型数据对带宽内数据进行地理加权表达样本点的空间非平稳性，对每一个样本点及其带宽内的数据建立地理加权随机森林模型，通过逐步调优的方式，采用网格搜索循环调整单个参数的值，使用10折交叉验证获取最优参数值；得到各个参数的最优值后使用袋外误差重新训练数据，计算泛化误差，根据建立的回归关系得到低空间分辨率下的残差，通过普通克里金插值将残差分辨率提高到目标高空间分辨率；S4：将预处理后的高分辨率尺度因子输入到地理加权随机森林回归模型GWRF，根据低空间分辨率下地表温度与尺度因子的回归关系得到高空间分辨率下的地表温度值，通过决定系数R2、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE评估模型精度。2.根据权利要求1所述的一种耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度方法，其特征在于：对所述遥感数据进行辐射校正、大气校正和几何校正，遥感数据预处理包括将多光谱遥感影像重采样、裁剪、重投影至同一研究区域；获取的遥感数据包括MODIS地表温度数据和Landsat 8地表反射率数据，DEM数字高程数据，其中MODIS地表温度数据来自温度产品MOD11A1，空间分辨率为1000米；Landsat 8地表反射率数据空间分辨率为30米；对Landsat8热红外遥感影像采用辐射传输方程法进行温度反演得到研究区域的地表温度作为模型的交叉验证数据。3.根据权利要求1所述的一种耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度方法，其特征在于：所述Landsat 8地表反射率数据用于尺度因子以及计算光谱指数，具体包括归一化植被指数NDVI、调节土壤植被指数SAVI、归一化水体指数NDWI、改进归一化水体指数MNDWI、建筑指数NDBI、归一化差值裸地与建筑用地指数NDBBI、城市指数UI、土壤调节植被指数SAVI、归一化差异干旱指数NDDI，光谱指数的计算是由单个或多个可见光近红外波段、短波红外波段组合衍生出来的；利用数字高程模型DEM计算天空视域因子SVF、坡度、坡向。4.根据权利要求1所述的一种耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度方法，其特征在于：所述地理加权随机森林回归模型GWRF是将地理加权的思想耦合到随机森林模型中，以多个局部空间加权随机森林的形式对地理空间变化特征进行局部非线性建模，使得GWRF对地理空间中响应变量与预测变量之间同时具有处理空间非平稳性以及空间变量非线性之间的关系的能力；GWRF通过数据间的地理空间位置，在自适应带宽或者固定带宽内构建局部训练集，带宽内的数据利用地理加权的思想以及不同覆盖类型对具有空间非平衡...
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