一种基于AMSR2土壤水分数据降尺度算法

摘要

本发明公开了一种基于空间权重分解算法的AMSR2 土壤水分数据降尺度方法，包括如下步骤：（1）获取待研究区AMSR2土壤含水量产品和同一时间的光学遥感数据（LST与NDVI）；（2）利用MRT、IDL对1km空间尺度的LST与NDVI进行干湿边模拟，计算研究区内温度植被干旱指数（TVDI）；（3）利用反距离权重插值法对0.1º*0.1º尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10km空间尺度的土壤水分产品；（4）利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重，然后利用权重对10km空间尺度的土壤水分产品分解成1km土壤水分产品。本发明利用被动微波遥感数据和光学遥感数据二者在时空分辨率上的优势，利用TVDI与土壤水分呈负相关关系，将二者有效整合获取高空间分辨率的土壤含水量数据，可满足大范围尺度区域土壤水分研究,弥补有云区域分辨率土壤含水量高实时或准实时的动态监测，准确度高，易于建立，省时省力，便于业务化处理。