一种基于卫星遥感和气候数据重建陆地水储量变化的方法
摘要文本
本发明公开了一种基于卫星遥感和气候数据重建陆地水储量变化的方法，以重力卫星遥感数据和气候观测数据为输入，利用气候异常波动与陆地水储量变化存在的显著相关性，建立陆地水储量变化对气候变化的线性线性回归模型，剔除水储量变化受气候影响部分后，基于奇异谱分析方法建立循环迭代估算方法，填补卫星遥感反演陆地水储量变化的时间序列空缺月份数据，重建陆地水储量变化时间序列。对于本发明其适用范围广，可用应用于大区域或全球陆地水储量量重建或监测，可针对不同下垫面类型的陆地水储量重构产生最优迭代估计值；避免估算精度损失，重建结果更可靠。
申请人信息
- 申请人:中国科学院地理科学与资源研究所
- 申请人地址:100020 北京市朝阳区大屯路甲11号
- 发明人: 中国科学院地理科学与资源研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于卫星遥感和气候数据重建陆地水储量变化的方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311368898.3 |
| 申请日 | 2023/10/23 |
| 公告号 | CN117113290B |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06F18/27 |
| 权利人 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 发明人 | 张选泽 |
| 地址 | 北京市朝阳区大屯路甲11号 |
专利主权项内容
1.一种基于卫星遥感和气候数据重建陆地水储量变化的方法，其特征在于：所述方法包括以下处理步骤：步骤1、重力卫星遥感数据的准备：获取基于GRACE和GRACE-FO卫星遥感反演的陆地水储量序列TWSA变化的时间序列数据；步骤2、地面气候观测数据的准备：包括降水、蒸散发、气象干旱指数、温度、土壤水；步骤3、计算获得陆地水储量异常序列和气候异常序列；步骤 4、判断陆地水储量异常序列和气候异常序列这两时间序列是否显著相关，若显著相关，则建立陆地水储量异常线性回归模型，获得水储量变化；步骤5、基于奇异谱分析法重构序列的输入数据准备：依据步骤4的判段，显著相关时，输入数据为剔除气候影响部分的陆地水储量序列TWSA= TWSA- ；否则输入数据为原始的陆地水储量序列TWSA；步骤6、基于奇异谱分析法重构序列的初始设置；步骤7、基于奇异谱分析法重构序列的循环迭代估算，产生重建的陆地水储量变化时间序列；设气候序列时间长度为N，将步骤5处理后的陆地水储量序列TWSA匹配成长度为N的序列，缺测部分X赋值为0；设置时间窗口长度为L，SVD分解最大截断长度为K，并满足，K=N-L+1；gap循环迭代估算过程为：开始循环迭代过程，设置迭代变量ik=0，将TWSA缺失值赋值为X，由TWSA序列定义轨迹矩阵Y，基于奇异值分解法分解轨迹矩阵Y，由前ik组矩阵重构为新序列，判断X是否收敛；gapgap若不是则重复计算过程，直到X满足收敛，输出重建序列=/>，并加上受气候影响部分/>，产生重建的陆地水储量变化时间序列/>= />；gap具体有：(1)当ik=ik+1≦K时，将输入TWSA，记为，嵌入为的轨迹矩阵Y：
；(2)直接对轨迹矩阵Y进行奇异值分解：
，式中，U为左奇异矩阵，V为右奇异矩阵，Λ为对角矩阵，T表示矩阵转置，由此可得到L个特征值, 且/>；轨迹矩阵Y可以进一步表示为：
，式中，表示Y的第i个子矩阵/>；(3)选取前ik组组成信号矩阵/>, 计算每个子矩阵的反对角线的平均值，形成时间序列/>，N为气候序列时间长度；最后，将所有ik个时间序列相加，重构成新的陆地水储量变化时间序列：
；(4)为了判断迭代是否收敛，计算第ik次与第ik-1次迭代在所有缺失月位置上值的差值的均方根值/>，计算第ik次/>值的均方根值/>，并计算迭代收敛系数/>：
，
；(5)判断迭代收敛系数是否小于或等于给定的阈值/>，若/>，则重复计算过程：(1)-(4)，直到满足/>，输出重建序列/>=/>，并加上受气候影响部分/>，产生重建的陆地水储量变化时间序列/>= />。