基于空间化模拟方法修复遥感地表温度图像的数据缺失-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于空间化模拟方法修复遥感地表温度图像的数据缺失

项目名称：基于空间化模拟方法修复遥感地表温度图像的数据缺失
项目类别：青年科学基金项目
批准号：41201099
申请代码：D010106
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2013-01-01-2015-12-31

项目负责人：戚鹏程
依托单位：南阳师范学院
批准年度：2012

中文摘要：

由于仪器和成像条件等原因，遥感地表温度(LST)图像往往存在部分区域的数据缺失，严重影响了其使用效果。当前主流的"利用外源图像来填补缺失区"的思路不能很好的适用于这类数据缺失的修复。我们认为，既然LST是地表热量平衡的结果，它包含了太阳辐射、土壤、植被等多方面环境因子的作用，则可利用LST与这些环境因子的关系来模拟数据缺失区的LST。基于此思路，先利用DEM和可见光\近红外遥感图像等资料对可能会影响LST的环境因子（如净短波辐射、地形湿度指数等）进行空间化表达，继而利用待修复图像中数据完好区的LST数据为反应变量，环境因子为预测变量，利用机器归纳学习技术确定反应变量和预测变量之间的非随机关系，然后将此关系推广到预测变量已知而LST未知的空间上，从而模拟出数据缺失区的LST，使图像得以被修复。本研究除具有实用意义外，也是地表参数空间化模拟的一次新探索，具有一定的理论意义。

中文主题词：地表温度；统计模型；预测变量；修复；尺度转换

结论摘要：

英文主题词land surface temperature；statistical model；predictive variable；repair；downscaling

成果综合统计