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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种基于多源遥感数据的大气XCO2空间化方法，包括：融合多颗温室气体观测卫星的大气XCO2遥感数据；获取包括大气NO2数据在内的空间自变量数据；对大气NO2数据进行高斯滤波平滑处理，选择相关系数最高的大气NO2数据的平滑结果作为大气XCO2遥感估算模型的输入变量；以大气XCO2遥感数据为因变量，大气NO2数据、植被指数、高程数据和气温数据为自变量，构建地理加权回归模型，得到大气XCO2遥感估算模型；得到大气XCO2空间连续分布。本发明弥补卫星遥感大气XCO2数据存在大量空白区域的缺陷，反映大气XCO2的空间连续分布格局，为大气XCO2监测提供技术支撑。

主权项：1.一种基于多源遥感数据的大气XCO2空间化方法，其特征在于，所述大气XCO2空间化方法包括以下步骤：步骤A，获取多颗温室气体观测卫星的大气XCO2遥感数据，对获取的多源卫星大气XCO2遥感数据进行预处理；步骤B，将多源卫星大气XCO2遥感数据转换到统一的CO2剖面，基于大气垂直气压层将各卫星CO2剖面层数进行内插或外扩到统一的CO2剖面层数，再将卫星过境时间的XCO2测量值转换为统一参考时间的XCO2测量值，最后对多源卫星数据进行时空归一化处理，将不同时空分辨率的数据统一到相同的时空尺度，得到融合数据集；步骤C，获取包括大气NO2数据、植被指数、高程数据和气温数据在内的空间自变量数据，将所有空间自变量数据统一重采样为相同的空间分辨率；步骤D，对重采样后的大气NO2数据进行高斯滤波平滑处理，计算不同平滑效果提取的大气NO2数据与大气XCO2遥感数据的相关系数，选择相关系数最高的大气NO2数据平滑结果作为大气XCO2遥感估算模型的输入变量；步骤E，通过经纬度和时间进行时空匹配，提取出与大气XCO2遥感数据对应的空间自变量值；以大气XCO2遥感数据为因变量，大气NO2数据、植被指数、高程数据和气温数据为自变量，构建并训练地理加权回归模型，根据加权最小二乘法求点的回归系数，以自适应法确定地理加权回归模型的最佳带宽和权重，求解各个自变量的回归系数，得到大气XCO2遥感估算模型；步骤F，将大气XCO2遥感估算模型应用于空间连续的自变量数据，计算大气XCO2连续数据，得到大气XCO2空间连续分布。

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