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摘要：本发明公开了一种面向星载被动微波亮温影像轨道间隙填补的方法，属于被动微波遥感技术领域，可用于存在积雪、冻土等特殊下垫面区域的星载被动微波亮温影像轨道间隙填补。本发明首先利用不同通道亮温计算得到的指示因子表征积雪、冻土等特殊下垫面，其次结合CNN‑LSTM模型强大的一维非线性拟合能力捕捉亮温时序特征，最后在只使用待填补亮温数据的情况下完成了星载被动微波亮温轨道间隙的填补。本发明在填补缺失亮温时充分考虑了积雪、冻土等特殊下垫面对亮温的影响，因此本发明不仅适用于亮温年内变化稳定的低海拔地区，也适用于亮温年内变化剧烈的高海拔地区。此外，本发明从数据本身时序特点出发，只使用亮温数据填补了亮温影像中的轨道间隙，故本方法具有良好的可扩展性和实用性，可服务于不同星载被动微波亮温影像。

主权项：1.一种面向星载被动微波亮温影像轨道间隙填补的方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1，采集被动微波亮温影像像元的年内像元亮温序列；步骤2，使用时间插值法对年内像元亮温序列的缺失值进行填补；步骤3，使用不同通道的被动微波亮温计算冻土指示因子、积雪指示因子、土壤水含量指示因子、时序指示因子；步骤4，基于卷积神经网络和长短期记忆网络构建多因子被动微波亮温影像轨道间隙填补模型；其中，填补模型的输入为单个像元的指定时间步长的历史时间序列，该历史时间序列包括：像元亮温序列、冻土指示因子序列、积雪指示因子序列、土壤水含量指示因子序列和时序指示因子；填补模型的输出为单个像元的亮温填补估计值；步骤5，以指定时间步长的年内像元亮温序列、冻土指示因子序列、积雪指示因子序列、土壤水含量指示因子序列和时序指示因子序列作为输入数据，对填补模型进行训练；步骤6，利用模拟缺失区域对当前训练好的填补模型进行验证，若验证通过，则执行步骤7；否则，基于继续对当前的填补模型进行训练直至通过验证；步骤7，基于填补模型对目标区域位于轨道间隙的像元进行亮温填补；提取目标区域中每一个位于轨道间隙的目标像元的指定时间步长的历史时间序列，若历史时间序列中的像元亮温序列存在缺失数据，则采用插值法进行填补；将目标像元指示因子与亮温历史时间序列输入验证通过的填补模型，基于填补模型的输出得到目标像元的亮温填补估计值，并使用该亮温填补估计值替换该目标像元的缺失值。

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