海洋表面温度漂流浮标点观测空间代表性评价算法的制作方法

本发明涉及海洋遥感监测领域，具体涉及一种海洋表面温度漂流浮标多点观测空间代表性评价算法。

背景技术：

海洋表面温度(seasurfacetemperature，sst)的浮标观测经常用于验证卫星遥感定量反演的sst产品，包括微波和红外遥感产品。由于浮标观测属于点观测，而遥感产品属于面观测，因此就会有这样两个问题：点观测能够在多大程度上很好地代表遥感面观测？在sst遥感产品验证的过程中，在什么样的尺度下应该考虑空间代表性误差？关于空间代表性问题的研究，目前更多地集中在单个观测站点的地表反射率和lai两个参数的评价上，并且多数针对抽样误差进行评价，而针对sst浮标多点观测的空间代表性评价尚未见到。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明提供了一种海洋表面温度漂流浮标多点位观测空间代表性评价算法，借助较高空间分辨率的红外sst遥感产品，从细尺度上的抽样误差和粗尺度上的空间代表性误差两方面定量评价漂流浮标sst多点位观测在不同空间尺度下的空间代表性。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

海洋表面温度漂流浮标多点观测空间代表性评价算法，在进行sst遥感产品进行验证时，首先需要根据抽样误差借助高分辨率sst遥感产品计算不同尺度(细尺度公里级和粗尺度栅格级)msd、rmsd和rmd来定量评价sst多点位观测的空间代表性误差(其中，粗尺度栅格级的msd、rmsd、rmd分别是是细尺度公里级高分辨率遥感观测与其多尺度邻域遥感观测的复合)；然后以漂流浮标点位观测为参考值，计算sst遥感产品的平均偏差、误差标准差及均方根误差并与漂流浮标点位观测的空间代表性误差进行比较，如果sst遥感产品误差小于漂流浮标点位观测的空间代表性误差，漂流浮标点位观测的空间代表性误差可以忽略，说明在此尺度上漂流浮标的点位观测的空间代表性强；否则，空间代表性误差不可以忽略。

以高分辨率sst遥感产品的空间分辨率为基本单元，选择漂流浮标聚集的单元，计算细尺度公里级的抽样误差(公式1)：

其中，sekilo是细尺度公里级每一个基本单元的抽样误差，xi为在一个基本单元范围内的n个漂流浮标观测，为基本单元范围内n个漂流浮标观测的平均值。

在抽样误差的基础上通过以下算式计算均方差(msd)、均方根误差(rmsd)和相对平均偏差(rmd)，评价细尺度公里级漂流浮标多点位观测的空间代表性误差：

通过以下方法完成粗尺度栅格级(＞20km)空间代表性误差计算：

首先，以高分辨率sst遥感产品的像元为中心，根据公式(1)分别计算其5×5邻域、13×13邻城、25×25邻域的空间抽样误差，记为semac；然后，根据公式(5)复合细尺度公里级抽样误差：

segrid＝sekilo+semac(5)。

其次，根据不同尺度空间抽样误差，以及以下公式定量评价粗尺度栅格级漂流浮标多点位观测的空间代表性误差。

msdptog＝msdpto4km+msd4kmtog，(6)

再次，以以漂流浮标点位观测为参考值，计算sst遥感产品的平均偏差、误差标准差及均方根误差并与漂流浮标多点位观测的空间代表性误差进行比较，如果sst遥感产品误差小于漂流浮标点位观测的空间代表性误差，漂流浮标点位观测的空间代表性误差可以忽略，说明在此尺度上sst点位观测具有较强的空间代表性；否则，空间代表性误差不可以忽略。

本发明具有以下有益效果：

本发明借助较高空间分辨率的红外sst遥感产品，定量评价漂流浮标sst多点位观测在不同空间尺度下的空间代表性。本算法在细尺度空间代表性评价中通过抽样误差的计算，并在三维空间内可视化多点漂流浮标空间代表性误差的空间分布特征；在粗尺度上，以漂流浮标观测的点位位置为中心，在其多个邻域尺度上分别复合细尺度上的抽样误差来定量评价粗尺度栅格级漂流浮标多点位观测的空间代表性。

附图说明

图1为本发明实施例中4km尺度下空间代表性误差空间分布图

图2为本发明实施例中4km尺度下空间代表性误差时间特征。

图3为本发明实施例中20km、50km、100km尺度下空间代表性误差空间分布图

图4为本发明实施例中20km、50km、100km尺度下空间代表性误差时间特征。

图5为本发明实施例中20km、50km、100km尺度下modissst空间变异分布(a：20km；b：50km；c：100km)

图6为本发明实施例中20km、50km、100km尺度下modissst空间变异时间特征。

具体实施方式

为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例

此算法已经以亚印太交汇区为研究区，运用于2010年modis反演sst产品验证中：数据说明：2010年漂流浮标sst来源于http：//www.meds-sdmm.dfo-mpo.gc.ca/isdm-gdsi/drib-bder/svp-vcs/index-eng.asp；modisaqua星level-3map产品，4km空间分辨率，8天合成数据，来源于http：//gcmd.nasa.gov。

结果分析

1)4km尺度下空间代表性误差时空分布如图1-图2所示(仅展示部分结果)。

表14km尺度下空间代表性误差统计

2)20km，50km，100km尺度下空间代表性时空分布如图3-图4所示。

表220km、50km、100km尺度下空间代表性误差统计(第16周)

表320km、50km、100km尺度下空间代表性误差统计(第24周)

3)modissst空间变异(尺度：20km，50km，100km)如图5所示。

4)modissst验证

以漂流浮标点位观测为参考值，4km尺度下modissst验证结果：

表44kmmodissst验证结果统计

表54km尺度下漂流浮标多点位观测空间代表性误差统计

漂流浮标空间代表性误差接近modis4kmsst的验证误差，在4km尺度下直接验证时，漂流浮标点位观测的空间代表性误差可以忽略，说明在4km尺度上漂流浮标点位观测的空间代表性强。

表6-8分别显示了20km、50km、100km尺度下复合空间代表性误差特征

表620km尺度下空间代表性误差统计

表750km尺度下空间代表性误差统计

表8100km尺度下空间代表性误差统计

在20km，50km，100km尺度下，漂流浮标点位观测的空间代表性误差明显偏大，因此在卫星产品直接验证时，这三种尺度下漂流浮标的空间代表性误差不能被忽略。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。