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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院

摘要：本发明公开了基于逐像元日内温度循环模型的全球地表温度生成方法，属于遥感应用技术领域。所述方法包括使用泰森多边形来将气象站数据分类空间化，并采用遥感影像、气象站和地表类型数据三种数据构建逐像元日内温度循环模型参数的回归模型，最终使用逐像元的日内温度循环模型产生全球逐小时地表温度数据集。本发明有利于提高大范围的地表温度调查的准确性，在获取大范围高时空分辨率的地表温度数据集时具有独特优势。

主权项：1.一种基于逐像元日内温度循环模型的全球地表温度生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、数据预处理：获取遥感温度数据、气象站温度数据、地表类型数据并分别进行预处理；步骤2、基于泰森多边形的气象站温度数据的空间分类：根据预处理后的地表类型数据，将预处理后的气象站温度数据划分为八种地表类型并分组，基于每组气象站温度数据生成一个TIN三角网，并构建相应的泰森多边形；步骤3、基于回归分析的气温模型构建与参数计算：基于日内温度循环模型构建回归模型，结合气象站温度数据的泰森多边形逐像元的获取预处理后的遥感温度数据，迭代计算回归参数并按照月份和像元位置进行存储；步骤4、基于日内温度循环模型的地表温度数据计算：逐像元进行回归参数查找，将查找到的回归参数输入回归模型，输出所有月份、所有时刻的全球地表温度数据；所述步骤2具体包括如下步骤：步骤2.1、对每个月的数据按特定时刻进行基于空间属性的气象站温度数据分组： ，其中，表示气象站温度数据，下标L表示气象站索引，下标c表示气象站地表类型，下标j表示为第j个月份，下标h=[1,8],表示第h个特定时刻；步骤2.2、基于德洛内法生成TIN三角网：对于每组气象站温度数据生成一个TIN三角网： ，其中，TINS表示输出的TIN三角网，气象站温度数据的空间位置，表示气象站的逐点平面坐标，Delaunay表示德洛内三角网的逐点插入算法；步骤2.3、基于TIN三角网生成泰森多边形：用每组气象站温度数据生成的TIN三角网生成泰森多边形： ，其中，Thiessen表示泰森多边形生成算法，Polygon表示气象站站点ID对应的泰森多边形及其8个特定时刻的温度数据；将8个特定时刻的温度数据转换为与遥感像元大小一致的栅格数据，且将8个特定时刻的温度数据的属性转换为8个波段的栅格值： ，其中，Raster表示栅格转换函数，PixelSize表示遥感像元的大小，RasterBandB1,B2,...,B8表示对应的栅格数据及其8个波段的栅格值。

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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 基于逐像元日内温度循环模型的全球地表温度生成方法