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首页> 中文期刊> 《重庆邮电大学学报：自然科学版》 >基于局部非线性地理加权回归模型的地表 温度降尺度算法研究

基于局部非线性地理加权回归模型的地表 温度降尺度算法研究

         
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地表温度(land surface temperature,LST)是反映地表状况的一个重要参数,能对地表-大气相互作用过程进行描述。由于受到卫星热红外传感器成像条件的制约,获取的卫星热红外遥感图像存在时间分辨率、空间分辨率难以兼顾的问题,导致反演的LST数据难以得到深入应用。采用LST降尺度算法可以解决此矛盾,获得高时空分辨率的地表温度数据。目前LST降尺度模型逐步由全局模型转向局部模型,但局部降尺度模型忽略了非线性关系。针对此问题,提出基于局部非线性地理加权回归(non-linear geographically weighted regression,NL-GWR)的地表温度降尺度算法。选择合适的研究区域,并分别选取归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、归一化差异建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)以及数字高程模型(digital elevation model,DEM)作为辅助参数进行LST降尺度,将中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)地表温度空间分辨率从1000 m提升到100 m,并将基于地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)与NL-GWR模型的降尺度结果进行对比分析。实验结果表明,考虑非线性关系的NL-GWR模型要优于GWR线性模型,能够获得较低的均方根误差(1.96℃)和平均绝对误差(1.63℃)。

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