【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感定量反演，尤其涉及一种基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法。
技术介绍
1、地表净辐射表征地表能量平衡，对地球下垫面和大气之间的能量交换与再分配过程起决定作用，驱动着全球气候变化、植被生长等重要的地球生物物理和化学过程，因此地表净辐射成为地表过程模型的必要输入参数。地表净辐射的准确估算对于气候和生态系统的分析、模拟和预测等具有不可替代的作用。
2、地表净辐射可从地面站点观测网络（如the baseline surface radiationnetwork (bsrn)、 ameriflux和lathuile等）通过直接观测或四分量观测加和计算得到。虽然地面实测数据被广泛视为“真值”，但由于观测站点全球分布不均，尤其在极地、裸地和沙漠等地稀少，且维护代价高、空间代表性有限，因此实测数据无法满足现实需要。目前已有多种产品可提供净辐射数据，主要包括再分析和遥感产品。再分析产品是基于数值天气预报模式同化多源数据得到的，具有较高时间分辨率且时间跨度长，可以提供长时序网格化的产品，如era5（european centre for medium-range weather forecasts reanalysis5）、era5-land (fifth generation of the european centre for medium-rangeweather forecasts (ecmwf) reanalysis for land surface)等
3、由于空间分辨率较高且全球覆盖，极轨卫星观测数据是辐射反演最受欢迎的数据源之一，如搭载在terra和aqua极轨卫星上的中分辨率成像光谱仪modis（moderateresolution imaging spectroradiometer ）数据。在已有的地表辐射遥感估算系列算法中，近年来新发展的基于大气层顶（top-of-atmosphere，toa）卫星观测直接估算地表辐射参量的算法得到了广泛关注。该方法基于大量广泛的地表观测或模型模拟数据，结合其他辅助信息，运用经典统计方法或机器学习方法直接建立toa卫星观测和地表辐射参量的经验模型。已有研究指出，该算法由于避免了刻画复杂的大气传输过程及其他算法多参数输入带来的误差传播和累积，比传统的方法在辐射参量的反演方面更具有优势，并且该算法也已成功地应用于地表净辐射估算，如modis和avhrr （advanced very high resolutionradiometer） toa观测等。
4、然而aqua和terra卫星面临着即将到来的退役问题，而可作为modis延续和替代的卫星运行时间较短（例如fy3d mersi-ⅱ），应用于辐射参量尤其净辐射反演的相关研究尚未充分开展，因此如何利用紧缺的新卫星遥感数据实现高分辨率、高精度的地表净辐射估算，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，以克服上述问题。
2、本专利技术提供一种基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，包括如下步骤：
3、步骤110：基于站点实测数据和随机森林模型对不同条件下的glass-modis净辐射产品分别校正，得到不同条件下的校正模型；
4、步骤120：利用所述校正模型对与fy3d mersi-ⅱ对应时间的glass-modis净辐射产品进行校正，将校正后的glass-modis净辐射数据作为伪真值，采用泊松盘采样法在每1度网格中随机均匀选取三个样本点构成样本点集，对所述样本点集对应的glass-modis净辐射伪真值、fy3d mersi-ⅱ遥感数据和其他辅助数据进行异常样本剔除，得到全球样本库；
5、步骤130：运用多层感知机构建不同白天时长占全天比例的条件模型，基于所述全球样本库，对所述条件模型进行训练，将fy3d mersi-ⅱ的25个波段大气层顶观测及其观测几何信息和其他辅助信息作为所述条件模型的输入，基于所述条件模型估算全球地表天均净辐射。
6、根据本专利技术提供的一种基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，所述步骤110具体包括：
7、基于站点白天时长、纬度、glass的ndvi和albedo产品划分不同的校正条件；
8、所述校正条件包括：
9、纬度绝对值大于58度为条件1，ndvi小于0.2或albedo大于0.7为条件2，白天时长属于9到16小时或者albedo属于0到0.25或者ndvi大于等于0.2的情况为条件3，albedo大于0.25小于0.7为条件4，以这四个条件进行划分；
10、当条件1成立时样本属于case5，当条件1和条件2都不成立时样本属于case1，当条件1不成立而条件2和条件3都成立时样本属于case2，当条件1和条件3不成立而条件2和条件4成立时样本属于条件3，当条件2成立，其他条件均不成立时样本属于case4；
11、基于划分出的case1-5，分别利用随机森林对glass-modis净辐射产品进行校正，各校正模型表达如下所示：
12、其中，是站点实测天均净辐射，是glass-modis净辐射，是白天时长，是相对日地距离，ndvi是归一化植被指数，albedo是地表反照率；
13、其中， dt和 dr是通过计算得到的，计算公式如下所示：
14、
15、
16、
17、
18、
19、其中， doy表示一年中的第几天，是太阳时角，和分别表示日出和日落时间，是指纬度。
20、根据本专利技术提供的一种基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，所述辅助数据是era5-land净辐射数据、相对日地距离dr和相对方位角 raa；所述异常样本剔除是指提取样本点集对应位置的glass-modis净辐射伪真值、fy3本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于GLASS-MODIS产品校正值与FY3D MERSI-Ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于GLASS-MODIS产品校正值与FY3D MERSI-Ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，其特征在于，所述步骤110具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于GLASS-MODIS产品校正值与FY3D MERSI-Ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，其特征在于，所述辅助数据是ERA5-land净辐射数据、相对日地距离dr和相对方位角RAA；所述异常样本剔除是指提取样本点集对应位置的GLASS-MODIS净辐射伪真值、FY3D MERSI-Ⅱ遥感数据和ERA5-land净辐射数据，计算相对日地距离dr和相对方位角RAA，并剔除异常样本；所述FY3D MERSI-Ⅱ遥感数据包括L1产品和L1_GEO产品，所述L1产品和所述L1_GEO产品包含FY3D MERSI-Ⅱ的25个波段大气层顶观测及其观测几何信息。
4.根据权利要求1所述的基于GLASS-MODIS产品校正值与FY3D MERSI-Ⅱ数据的地表天均净辐
...【技术特征摘要】
1.一种基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，其特征在于，所述步骤110具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于glass-modis产品校正值与fy3d mersi-ⅱ数据的地表天均净辐射估算方法，其特征在于，所述辅助数据是era5-land净辐射数据、相对日地距离dr和相对方位角raa；所述异常样本剔除...
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