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(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN111639675A
(43)申请公布日2020.09.08
(21)申请号202010372048.0
(22)申请日2020.05.06
(71)申请人武汉大学
地址430072湖北省武汉市武昌区八一路
299号
(72)发明人孟令奎胡凤敏魏祖帅张文
(74)专利代理机构湖北武汉永嘉专利代理有限
公司42102
代理人杨晓燕
(51)Int.Cl.
G06K9/62(2006.01)
G01N33/24(2006.01)
G01N21/55(2014.01)



权利要求书1页说明书5页附图2页
(54)发明名称
一种基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度
方法
(57)摘要
本发明公开一种基于随机森林的SMAP土壤
水分降尺度方法,包括:获取目标区域的SMAP土
壤水分产品、MODIS数据和SRTM数字高程数据;对
获取的数据进行处理以获取与SMAP土壤水分产
品空间分辨率相同的目标区域的MODIS数据和
SRTM数字高程数据;基于随机森林构建土壤水分
降尺度模型并对模型进行训练;最后将SMAP土壤
水分数据、MODIS数据和SRTM数字高程数据重采
样到1km空间分辨率并输入到土壤水分降尺度模
型,获取目标区域1km空间分辨率的土壤水分产
品。本发明通过利用MODIS数据在空间分辨率上
的优势以及遥感地表参数与土壤水分之间的非
线性关系,基于随机森林构建了土壤水分降尺度
模型,通过该土壤水分降尺度模型获取高分辨率
的土壤水分数据,实现SMAP土壤水分产品的降尺
度。
CN111639675A
CN111639675A权利要求书1/1页

1.一种基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取目标区域的SMAP土壤水分产品、MODIS数据和SRTM数字高程数据,所述MODIS数
据包括地表温度产品、植被指数产品和地表反射率产品;
S2、对地表温度产品进行数据质量控制;对MODIS数据进行投影转换、拼接、重采样和裁
剪处理,对SRTM数字高程数据进行投影转换、重采样和裁剪处理,获取与SMAP土壤水分产品
空间分辨率相同的目标区域的MODIS数据和SRTM数字高程数据;
S3、基于随机森林构建土壤水分降尺度模型,并利用SMAP土壤水分数据和处理后的
MODIS数据以及SRTM数字高程数据,对土壤水分降尺度模型进行训练;
S4、将SMAP土壤水分数据、MODIS数据和SRTM数字高程数据重采样到1km空间分辨率并
输入到土壤水分降尺度模型,获取目标区域1km空间分辨率的土壤水分产品。
2.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,所述
植被指数产品包括归一化植被指数产品和增强植被指数产品。
3.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,所述
地表反射率产品包括短波红外波段集中在1640nm和2130nm的短波红外地表反射率产品。
4.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,所述
数据质量控制为通过MOD11A1质量控制数据集对地表温度产品进行质量控制。
5.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,步骤
S2中投影转换、拼接、重采样均使用MODIS重投影工具MRT。
6.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,步骤
S2中投影转换具体为将数据重投影到规则的经纬度格网。
7.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,步骤
S2中拼接具体为将MODIS每种产品相同日期的数据进行拼接。
8.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,步骤
S2中重采样具体为将地表温度产品、植被指数产品、地表反射率产品和DEM数据使用最邻近
法重采样到SMAP土壤水分产品的36km空间分辨率。
9.根据权利要求1所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在于,步骤
S2中裁剪具体为利用目标区域的矢量数据将拼接的数据裁剪到目标区域。
10.根据权利要求1-9任一所述的基于随机森林的SMAP土壤水分降尺度方法,其特征在
于,所述土壤水分降尺度模型为:
SM=f(NDVI,EVI,LST,Tbh,Tbv,elevation,NSDSI)
式中,SM为土壤水分,f为基于随机森林的非线性模型,NDVI为归一化植被指数,EVI为
增强植被指数,LST为地表温度,Tbh为SMAP水平极化亮温,Tbv为SMAP垂直极化亮温,
elevation为高程,NSDSI为两个短波红外波段所计算出来的归一化裸土土壤水分指数
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