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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及地表温度降尺度技术领域，公开了一种基于遥感影像的复杂地形地表温度降尺度方法，获取研究区域范围内的影像数据和气象站实测数据；确定研究区域的植被覆盖类型，使用核归一化植被指数kNDVI替代归一化植被指数NDVI在TsHARP降尺度算法中进行应用，建立kNDVI与LST的关系模型；利用气象站实测数据对改进TsHARP降尺度算法得到的地表温度结果进行订正；通过气象站点观测数据评定其降尺度精度。本发明改进传统TSHARP降尺度算法，将归一化植被指数NDVI替换成改进的植被指数核归一化植被指数kNDVI来应对NDVI饱和效应等问题，引入了植被覆盖类型，在每一种植被覆盖类型上进行地表温度降尺度，得到更加准确的初始降尺度结果。
主权项：1.一种基于遥感影像的复杂地形地表温度降尺度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、数据获取及预处理，获取研究区域范围内Landsat-8、Sentinel-2的影像数据和气象站实测数据，并对数据进行预处理；S2、建立回归模型，确定研究区域的植被覆盖类型，使用核归一化植被指数替代归一化植被指数在TsHARP降尺度算法中进行应用，然后基于每一种植被覆盖类型，建立与LST的关系模型；S3、回归算法，利用气象站实测数据对改进TsHARP降尺度算法得到的地表温度结果进行订正；S4、通过气象站点观测数据评定其降尺度精度；其中，所述关系模型建立过程如下：首先，根据先验关系，以为0.1为阈值，建立30m的和LST的回归模型，所述回归模型计算式如下： ；其中：、、均为回归系数；和分别为研究区的最大值和最小值；其次进行降尺度处理，将在30m下建立的回归模型应用到10m的数据上，建立两者之间的联系，添加回归误差，求得，如下式： ； ； 其中：与分别表示30m分辨率的和地表温度，为回归函数，为回归误差。
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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于遥感影像的复杂地形地表温度降尺度方法
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