一种基于地形因子的温度空间分布插值方法与流程

本发明公开一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，属于定量遥感数据处理。

背景技术：

1、地表气温是反映气候变化的重要物理参数，是生态系统质量反演中的重要因子，但是对于定量遥感分析而言，数据密度远远不够，难以支撑气候变化的反演。相关领域的专家进行了不断的探索，构建温度插值模型。目前广泛适用的是克里金插值法，该方法用空间上所有已知点的数据加权求和来估计未知点的值，是一种反距离权重的插值方法，该方法注重温度观测值本身，而忽视了温度与地形的关系。实际上，温度与地形因子有着密切的关系，例如相同条件下，海拔越高，温度越低；纬度越高，温度越低；坡度与太阳高度角越接近，温度越高；阳坡温度高于阴坡温度等。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，以解决现有技术中，地表气温反演未考虑温度与地形因子关系的问题。

2、一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，包括以下步骤：

3、s1：获取气象站点观测温度、点位信息和dem数据，整理成数据列表的形式；

4、s2：以dem数据为基础提取分水岭和河流，以分水岭和河流数据为分界线对dem数据进行具有限制条件的滤波平滑处理；

5、s3：以滤波平滑处理后的dem数据为基础，计算梯度值，以梯度的模为坡度，梯度的方向为坡向，通过观测温度的空间点位索引对应位置的地形信息，提取对应位置的高程、坡度和坡向信息；

6、s4：构建基于地形因子的温度插值模型，以s1整理成数据列表的资料为数据基础，采用最小二乘参数求解方法求解基于地形因子的温度插值模型；

7、s5：以dem数据为底图，遍历地形因子，通过基于地形因子的温度插值模型计算各个像元的温度数值，形成温度插值栅格图像。

8、s2包括：

9、s2.1：计算影像梯度grad(f(x，y))：

10、

11、式中，f(x，y)表示原始图像，grad()表示梯度运算，x表示点位横坐标，y表示点位纵坐标；

12、s2.2：通过影像梯度获取梯度极小值作为集水盆，对集水盆边界进行八方向判断，采用淹没分析检测像素的淹没情况并更新集水盆边界；

13、s2.3：迭代标注，直到相邻两个集水盆之间相连，停止淹没分析，相连部分像素即为分水岭；

14、s2.4：以dem数据中最大值与dem数据作差反转地形，重复步骤s2.1至s2.3提取河流；

15、s2.5：以分水岭和河流为限制条件对dem数据进行中值滤波，以分水岭和河流为分界线，将5×5的空间邻域分割为分水岭、河流、当前像元所在坡面和其他坡面，统计分析当前坡。

16、s3包括：

17、s3.1：对dem数据分别按行和列求差，获取行、列方向的梯度分量图像；

18、s3.2：遍历图像各个像元，分别提取行方向梯度分量dr和列方向梯度分量dc；

19、s3.3.计算坡度s：

20、

21、s3.4：计算梯度向量与图像列方向正上方的夹角angle：

22、

23、s3.5：判断向量所在象限，确定其方位角azimuth：

24、若dr>0且dc>0，向量在第一象限，azimuth＝angle；

25、若dr>0且dc<0，向量在第二象限，azimuth＝π-angle；

26、若dr<0且dc<0，向量在第三象限，azimuth＝π+angle；

27、若dr<0且dc>0，向量在第四象限，azimuth＝2π-angle；

28、s3.5：将东向和西向坡向做标准化处理：

29、

30、其中，a为坡向。

31、s4包括：

32、s4.1：构建基于地形因子的温度插值模型：

33、t＝a·h+b·a+c·(s-b)2+d·(s-b)+e；

34、其中，t表示温度，h表示高程，b表示纬度；a、b、c、d和e为待求参数；

35、s4.2：根据二次曲面模型改写最小二乘参数平差模型：

36、

37、其中，t0、h0、a0、s0和b0分别为温度、高程、坡向、坡度和纬度的实际观测值，vt为温度的观测值改正量；

38、构造平差矩阵如下：

39、v＝bx-l；

40、其中，v表示改正数矩阵，b表示系数矩阵，l表示已知值；

41、s4.3：按最小二乘原理求解待求量x的估计值

42、

43、其中，将[a0 b0 c0 d0 e0]t作为[a b c d e]t的估值使用。

44、相对比现有技术，本发明具有以下有益效果：通过分水岭和河流数据约束下的dem滤波平滑处理，在保证地形框架不变的情况下较为有效的剔除掉局部小地形，削弱了复杂地形对于温度整体空间分布的影响；充分考虑温度与地形的相关关系构建温度插值模型，相较于通过温度数据自身空间分布关系构建的插值模型，温度插值结果更符合实际情况，提升了温度插值的准确性。

技术特征：

1.一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，其特征在于，s2包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，其特征在于，s3包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，其特征在于，s4包括：

技术总结
本发明公开一种基于地形因子的温度空间分布插值方法，属于定量遥感数据处理技术领域，包括获取气象站点观测温度、点位信息和DEM数据，以DEM数据为基础提取分水岭和河流，以分水岭和河流数据为分界线对DEM数据进行具有限制条件的滤波平滑处理；以滤波平滑处理后的DEM数据为基础，计算梯度值，以梯度的模为坡度，梯度的方向为坡向，通过观测温度的空间点位索引对应位置的地形信息，提取对应位置的高程、坡度和坡向信息；构建基于地形因子的温度插值模型，采用最小二乘参数求解方法求解基于地形因子的温度插值模型；以DEM数据为底图，遍历地形因子，通过基于地形因子的温度插值模型计算各个像元的温度数值，形成温度插值栅格图像。

技术研发人员：柴永宁,刘洋,焦世文,牛虎林,梁靓,何正枫,王明明,李进喜,王春发,谭健
受保护的技术使用者：甘肃省地质矿产勘查开发局第三地质矿产勘查院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16