【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地表温度预测技术，尤其涉及一种基于transformer的两阶段地表温度预测方法及设备。
技术介绍
1、地表温度(lst)是评估陆地-大气系统内能量相互作用和揭示气候变化的关键指标，在生态环境监测、作物蒸散估算和城市热岛分析中有广泛的应用。这些研究通常需要具有精细时空分辨率的lst产品。卫星遥感由于其固有的属性，如广泛和持续的成像能力，已成为获取大规模lst产品的主要方法。然而，传感器的时空互斥性是不可避免的，这意味着没有可用的仪器能够提供高时空分辨率的lst产品。
2、目前，生成高时空分辨率lst产品的方法主要有空间降尺度，时间插值以及多传感器时空融合，应用于lst数据的时空融合方法又可以分为两类，基于权重函数的方法以及基于学习的方法。
3、基于权重函数的方法通过搜索窗口内的相邻相似像素并分配权重来辅助中心像素值的计算。这种类型的方法认为，当粗略像素是纯的时，粗略图像之间的时间差应该与相应的精细图像相同。尽管在lst融合中有许多应用，但基于权函数的方法仍存在一些不足，包括复杂的变化预测能力和预测模...
【技术保护点】
1.一种基于Transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于Transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，所述使用时空映射变换对训练样本集的样本进行融合，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于Transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，所述采用Swin Transformer编码器分别对训练样本集的样本进行多尺度特征提取，具
【技术特征摘要】
1.一种基于transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，所述使用时空映射变换对训练样本集的样本进行融合，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，所述采用swin transformer编码器分别对训练样本集的样本进行多尺度特征提取，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，所述根据多尺度特征重建细分辨率影像空间纹理，得到细节纹理特征，具体包括：
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