【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感数据分析领域，特别涉及是一种基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
1、海表温度是表征气候变化、指示海洋生态系统、影响海洋动力环境以及海气相互作用的重要因子。由于传统浮标、平台等海表温度观测方式覆盖范围有限，目前卫星遥感成为快速、大范围获取海表温度数据的重要手段，其中微波遥感具有可穿透云雨、全天时、全天候、连续观测的优势。
2、然而，目前的海表温度遥感数据的空间分辨率较低，很难用于开展精细应用。因此，对海表温度遥感数据的进行空间降尺度十分必要。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术的目的在于，提供一种基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度方法、装置、设备以及存储介质，通过获取海表温度遥感数据以及辅助变量网格数据，结合海表温度遥感数据的分辨率，构造目标极端梯度提升模型，实现海表温度遥感数据的空间降尺度，并且实现了海表温度与辅助变量的非线性映射关系的拟合，提高了空间降尺度处理后的所述海表温度遥感数据的精度。<...
【技术保护点】
1.一种基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度方法，其特征在于：所述辅助变量网格数据包括海水深度网格数据、离岸距离网格数据以及叶绿素浓度网格数据；
3.一种基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度装置，其特征在于，包括：
4.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的基于极端梯度提升的海表...
【技术特征摘要】
1.一种基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度方法，其特征在于：所述辅助变量网格数据包括海水深度网格数据、离岸距离网格数据以及叶绿素浓度网格数据；
3.一种基于极端梯度提升的海表温度遥感数据的空间降尺度装置，其特征在于，包括：
4.一种计算机设备，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡泓达，杨骥，荆文龙，邓应彬，孙嘉，尹小玲，刘樾，侯志伟，李勇，
申请(专利权)人：广东省科学院广州地理研究所，
类型：发明
国别省市：
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