本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)融合方法領(lǐng)域，更為具體地，涉及一種基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

PM2.5是指空氣中空氣動力學粒徑小于2.5μm的顆粒物，利用衛(wèi)星遙感反演的氣溶膠光學厚度(Aerosol Optical Depth，簡稱AOD)來研究估算地面PM2.5是近年來快速發(fā)展起來一項新技術(shù)，與地面監(jiān)測相比，衛(wèi)星監(jiān)測不受地面監(jiān)測站點選址的限制，具有地面監(jiān)測站點無可比擬的時間和空間覆蓋度。通過衛(wèi)星遙感反演可以有效彌補地面監(jiān)測站點在時間和空間上觀測的不足。

但是，衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)受云層和地表冰雪覆蓋因素的影響會造成數(shù)據(jù)缺失，進而造成衛(wèi)星遙感反演的失敗。通常具有對不同來源的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行融合的方法來提高衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)覆蓋率。而目前，衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合方法大多數(shù)為簡單平均處理，無法最大限度提高衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)覆蓋率、以及無法保證衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合的精度要求，為此，急需開發(fā)出一種在保證衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)精度的前提下，能最大限度提高衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)覆蓋率的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合方案。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)無法最大限度提高衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)覆蓋率、以及無法保證衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合精度要求的問題。

本發(fā)明提供一種基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法，包括：

基于待融合的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系；

基于建立的線性關(guān)系，填補只具有一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元所缺失的另一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)；

選取地面觀測站，并將填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)分別與地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)進行匹配；

基于填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果，根據(jù)預(yù)設(shè)時間段分別計算填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差；

以方差的倒數(shù)為權(quán)重，利用逆方差加權(quán)平均方法對填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行逆方差加權(quán)平均融合。

本發(fā)明還提供一種基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合系統(tǒng)，包括：

線性關(guān)系建立單元，基于待融合的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系；

數(shù)據(jù)填補單元，基于該線性關(guān)系，填補只具有一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元所缺失的另一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)；

地面數(shù)據(jù)讀取單元，用于選取地面觀測站，并讀取地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)匹配單元，用于將填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)分別與地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)進行匹配；

方差計算單元，基于數(shù)據(jù)匹配單元的匹配結(jié)果，根據(jù)預(yù)設(shè)時間段分別計算填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差；

數(shù)據(jù)融合單元，用于以該方差的倒數(shù)為權(quán)重，利用逆方差加權(quán)平均方法對填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行逆方差加權(quán)平均融合。

利用上述根據(jù)本發(fā)明提供的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)，具有方差的倒數(shù)作為權(quán)重，由于方差反映的是數(shù)據(jù)的離散變異程度，當衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差越大時，說明該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)質(zhì)量越差，則賦予該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的權(quán)重越低；當衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差越小時，說明該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)質(zhì)量越好，則賦予該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的權(quán)重越高，因此，能夠在提高衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)覆蓋率的 同時，保證衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合的精度要求。

為了實現(xiàn)上述以及相關(guān)目的，本發(fā)明的一個或多個方面包括后面將詳細說明并在權(quán)利要求中特別指出的特征。下面的說明以及附圖詳細說明了本發(fā)明的某些示例性方面。然而，這些方面指示的僅僅是可使用本發(fā)明的原理的各種方式中的一些方式。此外，本發(fā)明旨在包括所有這些方面以及它們的等同物。

附圖說明

通過參考以下結(jié)合附圖的說明及權(quán)利要求書的內(nèi)容，并且隨著對本發(fā)明的更全面理解，本發(fā)明的其它目的及結(jié)果將更加明白及易于理解。在附圖中：

圖1為根據(jù)本發(fā)明實施例的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法的流程示意圖；

圖2為根據(jù)本發(fā)明實施例的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)框圖。

在所有附圖中相同的標號指示相似或相應(yīng)的特征或功能。

具體實施方式

在下面的描述中，出于說明的目的，為了提供對一個或多個實施例的全面理解，闡述了許多具體細節(jié)。然而，很明顯，也可以在沒有這些具體細節(jié)的情況下實現(xiàn)這些實施例。在其它例子中，為了便于描述一個或多個實施例，公知的結(jié)構(gòu)和設(shè)備以方框圖的形式示出。

以下將結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施例進行詳細描述。

本發(fā)明選用搭載于美國國家航空航天局Aqua衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer，簡稱MODIS)第六版(C6)衛(wèi)星遙感AOD產(chǎn)品，對該產(chǎn)品中具有暗目標算法(DT)和深藍算法(DB)反演的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行逆方差加權(quán)融合，對于其它衛(wèi)星遙感AOD產(chǎn)品的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)同理可知。

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的 融合方法的流程。如圖1所示，本發(fā)明提供的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法，包括：

S1：基于待融合的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系。

建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系前提是兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)必須一一對應(yīng)，因此，在建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系之前，判斷兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)是否來自同一衛(wèi)星，如果來自同一衛(wèi)星，說明兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)具有相同的像元，說明兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)已匹配好，不需要對兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)另行匹配，即可直接建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系；如果來自不同衛(wèi)星，說明兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)具有不同的像元，則需要對兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行匹配，然后建立匹配后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系。

兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)匹配的過程，包括：

S11：基于兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)中分辨率高的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，創(chuàng)建與高分辨率衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的分辨率相同的網(wǎng)格；

S12：分別構(gòu)建兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元的泰森多邊形，并將構(gòu)建的泰森多邊形與創(chuàng)建的網(wǎng)格的網(wǎng)格單元進行空間疊置分析，將兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)分別分配到網(wǎng)格單元中；

S13：基于網(wǎng)格單元對兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行匹配。

本發(fā)明從MODIS網(wǎng)站獲取Aqua MODIS C6第二級AOD(MYD04)數(shù)據(jù)，并從中提取具有暗目標算法(Dark Target Algorithm，簡稱DT算法)和深藍算法(Deep Blue Algorithm，簡稱DB算法)的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)；由于這兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)來源于同一衛(wèi)星，具有相同的像元，數(shù)據(jù)已匹配好，因此無需另行匹配數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明的一個具體實施方式中，為了確保衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的精度，逐日建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系，即逐日建立具有DT算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)和具有DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系。具體地，兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系可用如下兩個線性回歸方程描述：

一、

對于每一天，基于同時具有DT算法和DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元， 用最小二乘法擬合DT算法對DB算法的逐日線性回歸方程：

τ_DT＝β₁+α₁×τ_DB (1)

式中：τ_DT和τ_DB分別為具有DT算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)和具有DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，β₁為回歸方程的截距，α₁為回歸方程的斜率。

二、

對于每一天，基于同時具有DT算法和DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元，用最小二乘法擬合DB算法對DT算法的逐日線性回歸方程：

τ_DB＝β₂+α₂×τ_DT (2)

式中：β₂為回歸方程的截距，α₂為回歸方程的斜率。

本發(fā)明通過逐日建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系，以填補只具有單個算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元所缺失的具有另一算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)。

S2：基于建立的線性關(guān)系，填補只具有一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元所缺失的另一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)。

具體地，將構(gòu)建的逐日線性回歸方程用于只有DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元，填補該像元所缺失的DT算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，也就是將式(1)應(yīng)用于同一天只有DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元，來填補該像元所缺失的DT算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)；以及，

將構(gòu)建的逐日線性回歸方程用于只有DT算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元，填補該像元所缺失的DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，也就是將式(2)應(yīng)用于同一天只有DT算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元，來填補該像元所缺失的DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)。

S3：選取地面觀測站，并將填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)分別與地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)進行匹配。

本發(fā)明選取地基氣溶膠自動觀測網(wǎng)絡(luò)AERONET為衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)來源，獲取地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)，分別將填補缺失后的每類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面觀測AOD數(shù)據(jù)進行匹配，數(shù)據(jù)匹配包括時間維度方面和空間維度方面的匹配：

時間維度方面：在時間維度上，選取Aqua衛(wèi)星過境時間點(當?shù)靥枙r 間13:30左右)前后預(yù)設(shè)時間(優(yōu)選為半小時)內(nèi)的AERONET觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)的平均值與填補缺失后的每類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行匹配；

空間維度方面：在空間維度上，基于地面觀測站，以填補缺失后的每類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元或網(wǎng)格單元分辨率的一半或更小作為緩沖區(qū)半徑，選取AERONET觀測站緩沖區(qū)域內(nèi)填補缺失后的每類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的平均值，并與地面AOD數(shù)據(jù)進行匹配。在本實施例中，作為示例，以3千米作為地面觀測站的緩沖區(qū)半徑，但也可以選擇其它的距離作為地面觀測站的緩沖區(qū)半徑。

另外，填補缺失后的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)包括兩類，即，原只有DT算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)填補缺失后的數(shù)據(jù)和原只有DB算法的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)填補缺失后的數(shù)據(jù)。

S4：基于填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果，根據(jù)預(yù)設(shè)時間段分別計算填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差。

在本發(fā)明實施例中，分別計算的是原只有DT算法填補缺失后和原只有DB算法填補缺失后的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與AERONET觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差，具體流程如下：

S41：選擇預(yù)設(shè)時間段作為計算方差的時間尺度。

預(yù)設(shè)時間段根據(jù)填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)匹配的數(shù)據(jù)量來確定，以確保預(yù)設(shè)時段內(nèi)的匹配數(shù)據(jù)足夠計算方差，在本發(fā)明實施例中，預(yù)設(shè)時間段選擇季節(jié)作為計算方差的時間尺度，但也可以選擇月份或其它時間作為計算方差的時間尺度，當預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的匹配數(shù)據(jù)過少時，可適當延長預(yù)設(shè)時間段。

S42：分別計算的是原只有DT算法填補缺失后和原只具有DB算法填補缺失后的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與AERONET觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)之間的差，然后逐季節(jié)分別計算上述差值的方差。

S5：以方差的倒數(shù)為權(quán)重，利用逆方差加權(quán)平均方法對填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行逆方差加權(quán)平均融合。

其中，逆方差加權(quán)平均方法的公式為：

上式中，τ_c為填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)，τ_{DT_f}為原只具有DT算法填補缺失后的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，τ_{DB_f}：為原只具有DB算法填補缺失后的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，m為季節(jié)，Var_DTm為季節(jié)m中τ_{DT_f}與AERONET觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差，Var_DBm為季節(jié)m中τ_{DB_f}與AERONET觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差。

待填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合后，最終輸出為CSV(Comma-Separated Values，逗號分隔值)格式的文件。

上述內(nèi)容詳細說明了兩類來源不同的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)對融合方法，如果對三類不同來源的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合，可先對其中兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行融合，再與第三類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行融合；如果對四類不同來源的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合，則先將四類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)分成兩組，然后，分別對每組內(nèi)的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行融合，最后，對融合后的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)再次進行融合；對于五類及更多類不同來源的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，融合方法以此類推。

與上述基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法相對應(yīng)，本發(fā)明提供一種基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合系統(tǒng)。圖2示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)框圖。

如圖2所示，本實施例提供的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合系統(tǒng)包括：線性關(guān)系建立單元210、數(shù)據(jù)填補單元220和地面數(shù)據(jù)讀取單元230、數(shù)據(jù)匹配單元240、方差計算單元250和數(shù)據(jù)融合單元260。

其中，線性關(guān)系建立單元210基于待融合的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)，建立兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系。

數(shù)據(jù)填補單元220基于線性關(guān)系建立單元210建立的線性關(guān)系，填補只具有一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的像元所缺失的另一類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)。

地面數(shù)據(jù)讀取單元230用于選取地面觀測站，并讀取地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)匹配單元240用于將填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)分別與地面觀測站的地面AOD數(shù)據(jù)進行匹配。

方差計算單元250基于數(shù)據(jù)匹配單元的匹配結(jié)果，根據(jù)預(yù)設(shè)時間段分別計算填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差。

數(shù)據(jù)融合單元260用于以該方差的倒數(shù)為權(quán)重，利用逆方差加權(quán)平均方法對填補缺失后的兩類衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)進行逆方差加權(quán)平均融合。

上述內(nèi)容詳細地說明了本發(fā)明實施例提供的基于逆方差加權(quán)平均的衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)，具有方差的倒數(shù)作為權(quán)重，由于方差反映的是數(shù)據(jù)的離散變異程度，當衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差越大時，說明該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)質(zhì)量越差，則賦予該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的權(quán)重越低；當衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)與地面AOD數(shù)據(jù)之差的方差越小時，說明該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)質(zhì)量越好，則賦予該衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)的權(quán)重越高，因此，能夠在提高衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)覆蓋率的同時，保證衛(wèi)星AOD數(shù)據(jù)融合的精度要求。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護范圍為準。