有效
大气水汽含量监测方法、装置、计算机设备和存储介质
龙笛、李雪莹
清华大学
摘要
本申请涉及大气水汽含量监测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标区域的待测时间段内的第一大气水汽数据和第二大气水汽数据;对第二大气水汽数据进行时间重建和/或空间重建得到空间完整第二大气水汽数据;对空间完整第二大气水汽数据进行质量筛选得到目标第二大气水汽数据;对第一大气水汽数据进行重采样得到目标第一大气水汽数据;利用增强的自适应时空融合算法生成融合数据,根据融合数据和目标第二大气水汽数据计算目标区域的待测时间段内的大气水汽含量。本方法通过对高分辨率和低分辨大气数据进行融合得到时空连续的融合产品,能够展示大气水汽变化的空间细节,具有较高的产品精度。
1.一种大气水汽含量监测方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标区域的待测时间段内的第一大气水汽数据和第二大气水汽数据,其中,所述第一大气水汽数据的空间分辨率低于所述第二大气水汽数据的空间分辨率;对所述第二大气水汽数据进行时间重建和/或空间重建,得到空间完整第二大气水汽数据;对所述空间完整第二大气水汽数据进行质量筛选,得到目标第二大气水汽数据;基于所述第二大气水汽数据的空间分辨率对所述第一大气水汽数据进行重采样,得到目标第一大气水汽数据,其中,所述目标第一大气水汽数据的空间分辨率与所述第二大气水汽数据的空间分辨率相同;利用增强的自适应时空融合算法,对所述目标第二大气水汽数据和所述目标第一大气水汽数据进行时空融合生成融合数据;根据所述融合数据和所述目标第二大气水汽数据,计算目标区域的待测时间段内的大气水汽含量;所述基于所述第二大气水汽数据的空间分辨率对所述第一大气水汽数据进行重采样,得到目标第一大气水汽数据,包括:利用最近邻法对所述第一大气水汽数据进行重采样,得到所述目标第一大气水汽数据;所述对所述空间完整第二大气水汽数据进行质量筛选,得到目标第二大气水汽数据,包括:获取与所述第二大气水汽数据对应的质量控制波段数据;根据所述质量控制波段数据得到所述第二大气水汽数据的高质量像元;将高质量像元占总像元比例大于预设值的第二大气水汽数据作为预设质量第二大气水汽数据;将与所述预设质量第二大气水汽数据同时间的空间完整第二大气水汽数据作为目标第二大气水汽数据,将剩余的空间完整第二大气水汽数据移除;所述利用增强的自适应时空融合算法,对所述目标第二大气水汽数据和所述目标第一大气水汽数据进行时空融合生成融合数据,包括:根据被移除的空间完整第二大气水汽数据获取目标时间;根据所述目标时间和目标第二大气水汽数据,确定第一高分辨率参考数据和第二高分辨率参考数据;其中,所述第一高分辨率参考数据和所述第二高分辨率参考数据对应的时间分别位于所述目标时间以前和以后,且距离所述目标时间最近;根据所述第一高分辨率参考数据和所述第二高分辨率参考数据的时间,从所述目标第一大气水汽数据中得到第一低分辨率参考数据和第二低分辨率参考数据;并根据所述目标时间,从所述目标第一大气水汽数据中得到目标时间低分辨率数据;将所述第一高分辨率参考数据、所述第二高分辨率参考数据、所述第一低分辨率参考数据、所述第二低分辨率参考数据和所述目标时间低分辨率数据作为增强的自适应时空融合模型的输入,将增强的自适应时空融合模型的输出作为目标时间高分辨率数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述第二大气水汽数据进行时间重建和/或空间重建,得到空间完整第二大气水汽数据包括:获取第二大气水汽数据的缺值;根据所述缺值对应的第二大气水汽数据的时间,从所述第二大气水汽数据中对应获取临近参考数据;其中,所述临近参考数据包括位于所述缺值的时间以前和以后预设时间段内的第二大气水汽数据;利用线性回归法和所述临近参考数据对所述缺值进行插补,得到所述空间完整第二大气水汽数据。
3.根据权利要求2所述的方法其特征在于,对所述第二大气水汽数据进行时间重建和/或空间重建,得到空间完整第二大气水汽数据包括:利用最近邻法和所述缺值对应的第二大气水汽数据对所述缺值进行插补,得到所述空间完整第二大气水汽数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算目标区域待测时间段内的大气水汽含量包括:根据所述目标时间高分辨率数据和所述目标第二大气水汽数据,计算目标区域待测时间段内的大气水汽含量。
5.一种大气水汽含量监测装置,其特征在于,所述装置包括:数据获取模块,用于获取目标区域的待测时间段内的第一大气水汽数据和第二大气水汽数据,其中,所述第一大气水汽数据的空间分辨率低于所述第二大气水汽数据的空间分辨率;数据处理模块,用于对所述第二大气水汽数据进行时间重建和/或空间重建,得到空间完整第二大气水汽数据,还用于基于所述第二大气水汽数据的空间分辨率对所述第一大气水汽数据进行重采样,得到目标第一大气水汽数据,其中,所述目标第一大气水汽数据的空间分辨率与所述第二大气水汽数据的空间分辨率相同;数据筛选模块,用于对所述空间完整第二大气水汽数据进行质量筛选,得到目标第二大气水汽数据;数据融合模块,用于利用增强的自适应时空融合算法,对所述目标第二大气水汽数据和所述目标第一大气水汽数据进行时空融合生成融合数据;大气水汽计算模块,用于根据所述融合数据和所述目标第二大气水汽数据,计算目标区域的待测时间段内的大气水汽含量;数据处理模块可以包括:第一大气水汽数据处理单元;第一大气水汽数据处理单元,用于利用最近邻法对所述第一大气水汽数据进行重采样,得到所述目标第一大气水汽数据;数据筛选模块可以包括:解码单元、质量计算单元和质量筛选单元;数据获取模块,还用于获取与所述第二大气水汽数据对应的质量控制波段数据;解码单元,用于根据所述质量控制波段数据得到所述第二大气水汽数据的高质量像元;质量计算单元,用于将高质量像元占总像元比例大于预设值的第二大气水汽数据作为预设质量第二大气水汽数据;质量筛选单元,用于将与所述预设质量第二大气水汽数据同时间的空间完整第二大气水汽数据作为目标第二大气水汽数据,还用于将剩余的空间完整第二大气水汽数据移除;数据融合模块可以包括:目标时间确定单元、参考数据确定单元和数据融合单元;目标时间确定单元,用于根据被移除的空间完整第二大气水汽数据获取目标时间;参考数据确定单元,用于根据所述目标时间和目标第二大气水汽数据,确定第一高分辨率参考数据和第二高分辨率参考数据;以及用于根据所述第一高分辨率参考数据和所述第二高分辨率参考数据的时间,得到第一低分辨率参考数据和第二低分辨率参考数据,并根据所述目标时间得到目标时间低分辨率数据;其中,所述第一高分辨率参考数据和所述第二高分辨率参考数据对应的时间分别位于所述目标时间以前和以后,且距离所述目标时间最近;数据融合单元,用于将所述第一高分辨率参考数据、所述第二高分辨率参考数据、所述第一低分辨率参考数据、所述第二低分辨率参考数据和所述目标时间低分辨率数据作为增强的自适应时空融合模型的输入,得到增强的自适应时空融合模型的输出作为目标时间高分辨率数据;所述大气水汽计算模块,用于根据所述目标时间高分辨率数据和所述目标第二大气水汽数据,计算目标区域待测时间段内的大气水汽含量。
6.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。



