本发明涉及遥感影像处理技术领域，具体地，涉及一种MODIS影像数据缺失修复方法。
背景技术：
IDEA-I是国际MODIS/AIRS卫星数据处理包项目(International MODIS/AIRS Processing Package，IMAPP)项目中的承担空气质量预测的子项目。IDEA-I模型的污染源数据主要来自卫星遥感获得的(Aerosol Optical Depth，AOD)数据。
然而MODIS的气溶胶光学厚度影像数据经常缺失，受天气影响较大，在雨雪、多云等天气条件下，被雨雪、云等覆盖的地方，很有可能是无值区域，大量的无值区造成无法进行空气质量预测。
综上所述，本申请发明人在实现本申请发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
现有技术中的空气质量预测方法存在MODIS影像存在缺失，出现无值区域，导致无法正常进行空气质量预测的技术问题。
技术实现要素：
本发明提供了一种MODIS影像数据缺失修复方法，解决了现有技术中的空气质量预测方法存在MODIS影像存在缺失，出现无值区域，导致无法正常进行空气质量预测的技术问题，实现了当MODIS影像缺失时，能够对影像数据进行修复，能够准确进行空气质量预测的技术效果。
近年来，地面空气监测站点站点越来越多，覆盖的面积也越来越广，其数据稳定、可靠、连续，每小时都能获取一次数据，且包含的数据类型丰富(包括PM2.5、PM10、AQI等)，可以很好的作为遥感影像数据的补充。因此，利用地面空气监测站数据写入MODIS影像来模拟是一种可行的解决IDEA-I轨迹模型中MODIS影像数据缺失的方法。
本申请提供了一种MODIS影像数据缺失修复方法，所述方法包括：
S1：获得MODIS图像的拍摄时间t，根据时间t获取该时间点空气地面监测站的实时AQI值；
S2：利用地面监测站站点的经纬度坐标信息来匹配遥感影像像元，将地面监测数据添加到遥感影像中；
S3：对添加完地面监测数据后的遥感影像，利用空间插值的方法对遥感影像中的无值区域进行插值修复。
无值区域影响IDWA-I轨迹模型对空气质量预测的准确性，而根据遥感影像本身数据及添加的地面监测站点数据做空间插值，最后可以得到一幅平滑且所有区域都有值的遥感影像。
其中，空气质量指数(Air Quality Index，简称AQI)。
进一步的，所述步骤S2具体包括：
基于遥感影像中每个像元的坐标信息，判断地面监测站站点的经纬度坐标(lon,lat)对应像元的值是否缺失；若该经纬度坐标(lon,lat)对应像元有值，则执行S201；若该经纬度坐标(lon,lat)对应像元的值缺失，则执行S202；
其中，S201：不作处理，继续匹配下一个监测站点，直到匹配完所有的地面监测站点；
S202：将AQI值转换为AOD值并写入遥感影像。
空气质量指数与气溶胶光学厚度(AQI与AOD)转换，经过已有的大量研究与实验，AQI与AOD之间存在相关性，利用研究成果，通过转换公式，可以将从地面监测站获取的AQI值转化为AOD值。将转换后的AOD值写入遥感影像中，然后继续匹配下一个监测站点，直到匹配完所有的地面监测站点。
进一步的，所述利用空间插值的方法对遥感影像中的无值区域进行插值修复，具体包括：采用的是反距离权重插值法(IDW)，其基本思想是两个物体相似性随他们间的距离增大而减少。插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本赋予的权重越大。通过反距离权重插值法(IDW)以遥感影像本身数据及添加的地面监测站点数据来对剩下无值区域进行插值，最后可以得到了一幅完整的遥感影像。
进一步的，所述将AQI值转换为AOD值并写入遥感影像，具体包括：AQI数据高，代表大气浑浊度较高，直接影响到AOD的值。AQI数据和AOD数据从物理意义上来说一般保持正相关性的关系。目前比较通用的方法是，在同一区域，气候条件近似的条件下，单独的建立归一化方程：
AQI＝η×AOD (1)
η是影响卫星观测环境AOD因素作用函数，与温湿度和气溶胶垂直消光度有关。
进一步的，所述根据时间t获取该时间点空气地面监测站的实时AQI值，具体为：中华人民共和国环保部数据中心(http://datacenter.mep.gov.cn/)会实时的更新全国各个监测站点的污染物监测数据，并公布首要污染物，给出空气污染指数。通过网页的数据爬虫技术将这些数据存储至数据库，借助百度地图API地理坐标反查的功能，即可获得带经纬度坐标的AQI数据。
本申请中的IDEA-I轨迹模型中MODIS影像缺失修复的方法具体为：插入空气地面监测站数据，加上空间插值的方法来模拟MODIS影像，从而使得在MODIS影像缺失的时候也能做空气质量预测。
本申请提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本发明的IDEA-I轨迹模型中MODIS影像缺失修复的方法，根据遥感影像的拍摄时间t，利用地面监测站点的经纬度坐标(lon,lat)信息匹配遥感影像相应坐标点，判断遥感影像中同一坐标点是否有值，如果有值则不作处理，继续匹配下一个地面监测站点；如果无值，则将地面监测站点监测到的空气质量指数(AQI)数据根据转换公式转换为气溶胶光学厚度值(AOD),然后将AOD值写入遥感图像，再匹配下一个地面监测站点，直到所有的站点匹配完成，所有地面监测站点数据匹配完成后，再用空间插值的方法对剩下的无值区域进行插值，最后得到一幅所有区域都有值的遥感影像，所以，有效解决了现有技术中的空气质量预测方法存在MODIS影像存在缺失，出现无值区域，导致无法正常进行空气质量预测的技术问题，进而实现了当MODIS影像缺失时，能够对影像数据进行修复，能够准确进行空气质量预测的技术效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定；
图1是本申请中ODIS影像数据缺失修复方法的流程示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种MODIS影像数据缺失修复方法，解决了现有技术中的空气质量预测方法存在MODIS影像存在缺失，出现无值区域，导致无法正常进行空气质量预测的技术问题，实现了当MODIS影像缺失时，能够对影像数据进行修复，能够准确进行空气质量预测的技术效果。
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在相互不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述范围内的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
请参考图1，本申请中的技术方案具体为：
一种MODIS影像数据缺失修复方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：获得MODIS图像的拍摄时间t，根据时间t获取该时间点空气地面监测站的实时AQI值；
S2：利用地面监测站站点的经纬度坐标信息来匹配遥感影像像元，将地面监测数据添加到遥感影像中；
S3：对添加完地面监测数据后的遥感影像，利用空间插值的方法对遥感影像中的无值区域进行插值修复。
图1是本发明中IDEA-I轨迹模型中MODIS影像缺失修复方法的流程图。如图1所示，本发明IDEA-I轨迹模型中MODIS影像缺失修复方法包括以下步骤：
S101：通过文件名或者头文件识别遥感影像的拍摄时间t，本实施例中使用的是2014年第280天UTC时间3点05分的MODIS04产品MOD04_L2.A2014280.0305.006.2015077193207.hdf，有大部分区域没有气溶胶数据(AOD值)，然后根据时间t获取该时间点全国地面监测站实时监测的空气污染指数(AQI)数据。
S102：利用研究结果，建立AOD与AQI的关系表达式，然后将地面监测站监测到的AQI值转换为AOD值，然后用全国地面监测站站点的经纬度坐标(lon,lat)信息来匹配遥感影像像元的坐标信息，判断该经纬度坐标(lon,lat)对应像元的AOD值是否为9999(缺省值)。如果该经纬度坐标(lon,lat)对应像元的AOD值缺省，则将由对应地面监测站AQI数据转换得到的AOD数据写入遥感影像中；如果该经纬度坐标(lon,lat)对应像元有AOD值，则不作处理，继续匹配下一个监测站点，直到匹配完所有的地面监测站点。
S103:对添加完地面监测数据后的遥感影像，用空间插值的方法对剩下的无值区域进行插值。在本实例中采用的是反距离权重插值法(IDW)，其基本思想是两个物体相似性随他们间的距离增大而减少。插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本赋予的权重越大。通过反距离权重插值法(IDW)以遥感影像本身数据及添加的地面监测站点数据来对剩下无值区域进行插值，最后可以得到了一幅完整的遥感影像。
上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：
本发明的IDEA-I轨迹模型中MODIS影像缺失修复的方法，根据遥感影像的拍摄时间t，利用地面监测站点的经纬度坐标(lon,lat)信息匹配遥感影像相应坐标点，判断遥感影像中同一坐标点是否有值，如果有值则不作处理，继续匹配下一个地面监测站点；如果无值，则将地面监测站点监测到的空气质量指数(AQI)数据根据转换公式转换为气溶胶光学厚度值(AOD),然后将AOD值写入遥感图像，再匹配下一个地面监测站点，直到所有的站点匹配完成，所有地面监测站点数据匹配完成后，再用空间插值的方法对剩下的无值区域进行插值，最后得到一幅所有区域都有值的遥感影像，所以，有效解决了现有技术中的空气质量预测方法存在MODIS影像存在缺失，出现无值区域，导致无法正常进行空气质量预测的技术问题，进而实现了当MODIS影像缺失时，能够对影像数据进行修复，能够准确进行空气质量预测的技术效果。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。