本发明涉及通信数据处理，特别是指一种卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法。
背景技术：
1、目前近地表气温场卫星遥感研究主要集中在极轨卫星上，极轨卫星具有相对较高的空间分辨率，但时间分辨率较低，极轨卫星通常对于同一地点的观测一天只有2次，该观测频次远远无法满足获取高时频近地表气温场的需求。静止卫星可对同一区域进行逐小时甚至更高时频的连续观测，其获取近地表气温场的日内昼夜变化具有明显优势。另外，由于热红外遥感受大气中水汽影响较大，不能穿透云层，无法获取云下地表辐射信息，因此目前近地表气温场遥感估算大多受限于晴空条件，无法在有云天气条件下获得气温。基于遥感的全天空气温场重构通常需要借助大量辅助数据，包括一些遥感难以获取的数据。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是提供一种卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，实现了全天空高时频近地表气温场的重构。
2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
3、第一方面，一种卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，所述方法包括：
4、根据地表能量平衡方程建立近地表气温场与地表温度场之间的方程式；
5、根据近地表气温场与地表温度场之间的方程式确定与近地表气温场估算相关的物理变量；
6、根据物理变量，获取近地表气温场估算的算法参数，并对各参数进行预处理；
7、基于地理空间关系模型建立算法参数与近地表气温场的时空关系，并采用多尺度地理加权回归方法进行求解，以得到近地表气温场；
8、根据算法参数及气象站点观测数据，利用算法参数与近地表气温场的时空关系计算高时频晴空条件下的近地表气温场；
9、基于多时次近地表气温场数据进行滑动窗口时空插值，重构有效近地表气温场数据，并求解窗口内的有云天气条件下的近地表气温场；
10、对未求解出的有云天气条件下近地表气温场的缺失数据，基于同化数据的时空融合方法进行全天空高时频近地表气温场重构，以获得重构后的全天空高时频近地表气温场。
11、进一步的，地表能量平衡方程的公式为：
12、
13、其中，rn表示地表所获取的净太阳辐射能量；h表示下垫面到大气的显热通量；g表示土壤热通量；le表示下垫面到大气的潜热通量；表示下行短波辐射，εa表示地表反照率；ta表示无云时大气的有效发射率；ta表示参考高度；εs表示地表发射率；ts为地表真实温度场；σ表示斯蒂芬-玻尔兹曼常数；
14、近地表气温场与地表温度场的方程式为：
15、
16、其中，γ表示干湿球常数；γa表示空气动力学阻抗；ξ表示与地表植被覆盖程度和叶面积指数有关的系数；δ表示饱和水汽压对温度的斜率；ρ表示空气密度；cp表示空气定压比热；e0(ta)表示温度ta时下垫面饱和水汽压；ea表示参考高度处的空气水汽压。
17、进一步的，根据物理变量，获取近地表气温场估算的算法参数，并对各参数进行预处理，包括：
18、获取静止卫星逐小时地表温度场数据，对地表温度场数据进行解析，以读取卫星观测时刻、经纬度、云覆盖像元、晴空像元地表温度场；
19、获取数字高程模型dem数据，对dem数据进行解析，以读取海拔高程数据，并将数据进行重采样至空间分辨与地表温度场数据保持一致；
20、对静止卫星逐小时地表温度场数据以及数字高程模型dem数据通过进行处理，以得到预处理数据，其中，tf(x,y)表示在坐标(x，y)处滤波后的地表温度或高程值；ω表示以坐标(x，y)为中心的邻域范围；t(i,j)表示在坐标(i，j)处的原始地表温度或高程值；ws(i,j)表示空间域权重，根据像素(i，j)与中心像素(x，y)之间的空间距离来计算，距离越近，权重越大，其中，
21、
22、其中，σs是空间域高斯函数的标准差；wr(t(i,j),t(x,y))表示像素值域权重，根据像素(i，j)与中心像素(x，y)之间的像素值差异来计算，其中：
23、
24、其中，σr是像素值域高斯函数的标准差，控制像素值权重的衰减速度；∑(i,j)∈ωws(i,j)×wr(t(i,j),t(x,y))是归一化因子。
25、进一步的，基于地理空间关系模型建立算法参数与近地表气温场的时空关系，采用多尺度地理加权回归方法进行求解，以得到近地表气温场，包括：
26、基于地理空间关系模型建立算法参数与近地表气温场的时空关系；
27、通过对算法参数与近地表气温场的时空关系进行求解，以得到近地表气温场；
28、其中，yj表示(uj,vj,tj)点处的近地表气温场；u表示经度；v表示纬度；t表示时间；xij表示第t个算法参数；ε表示随机误差；表示不同算法参数的拟合求解系数；其中，拟合求解系数通过以下公式求解：
29、
30、其中，w(uj,vj,tj)是权值矩阵，其元素根据估算点j与周边样点k之间的距离djk计算得出，具体公式为：
31、
32、其中，b为自适应带宽，其值通过黄金分割搜索方式确定，并使用修正后的赤尾信息准则aicc作为带宽选择准则；aicc的计算公式为：
33、
34、其中，n为观测数据的数量，σ为误差项的标准差，tr(s)为帽子矩阵s的迹。
35、进一步的，根据算法参数及气象站点观测数据，利用算法参数与近地表气温场的时空关系计算高时频晴空条件下的近地表气温场，包括：
36、对气象站点观测的百叶箱数据进行综合质检，剔除质量异常数据；
37、将晴空地表温度场数据与站点数据进行时空匹配，并根据晴空地表温度场数据与站点数据的相同观测时刻，以及站点数据与其所在像元周边3×3像元的晴空地表温度场均值进行匹配，以得到匹配数据；
38、将匹配数据中的地表温度场数据与站点数据随机选取70％数据作为样本数据并进行标识，利用近地表气温场估算模型建模并计算高时频的晴空近地表气温场。
39、进一步的，重构有效近地表气温场数据，并求解窗口内的有云天气条件下的近地表气温场，包括：
40、针对不同时次有云天气条件下的缺失近地表气温场的像元，采用8×8像元大小的滑动窗口方法进行局部空间插补，当窗口内的晴空条件下的近地表气温场像元比例大于70％，则建立晴空像元的气温场与高程的线性回归关系，并外推至窗口内的气温场缺失像元，以求解窗口内的有云天气条件下的近地表气温场。
41、进一步的，对未求解出的有云天气条件下近地表气温场的缺失数据，基于同化数据的时空融合方法进行全天空高时频近地表气温场重构，以获得重构后的全天空高时频近地表气温场，包括；
42、获取陆面数据同化系统cldas的2m气温场数据，并进行解析读取时间、经纬度、2m气温；
43、采用双线性插值方法对2m气温场数据进行重采样至空间分辨与卫星近地表气温场数据保持一致；
44、针对卫星近地表气温场的缺失像元，根据卫星近地表气温场的观测时间和经纬度信息寻找与之对应时刻和地理位置的cldas的2m气温场数据，并将该值赋给卫星近地表气温场的缺失像元，获得缺失像元的气温场初始猜测值；
45、计算缺失像元的周边3×3像元范围内的卫星近地表气温场非缺失像元值与cldas的2m气温场数据的差异，即重构误差，将缺失像元的气温场初始猜测值减去重构误差进行二次订正，以获得重构后的全天空高时频近地表气温场。
46、第二方面，一种卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构系统，包括：
47、获取模块，用于对上传至云存储系统的数据进行预处理，以得到预处理数据；利用椭圆曲线密码学方法，对预处理数据进行分解，得到分解数据；分析所述分解数据的特性，以得到分析结果，并对分解数据进行排序，计算一个圆心点；根据每个分解数据到圆心的距离，对分解数据进行排序，并评估每个分解数据与圆心的关联度，以得到评估结果；
48、处理模块，用于根据分析结果和评估结果，将分解数据存储于对应的云存储节点中，形成待存储数据；采用加密标准和非对称加密算法，对待存储数据进行加密，得到加密数据；将加密数据作为非对称加密算法的明文进行二次构造，形成加密数据块；将加密数据块写入区块链，形成区块链加密数据。
49、第三方面，一种计算设备，包括：
50、一个或多个处理器；
51、存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的方法。
52、第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述的方法。
53、本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
54、通过利用静止卫星进行高时频连续观测，能够捕捉到近地表气温场的细微变化，提高数据的精度。同时，通过物理模型的建立和数据插值等方法，有效地减少了数据缺失，提高了数据的可用性。基于多时次近地表气温场数据的滑动窗口时空插值方法，能够有效地重构更大范围的有效近地表气温场数据，从而扩大了数据的覆盖范围，为更广泛区域的气候和环境研究提供了有力支持。针对有云天气条件下近地表气温场的缺失数据，采用同化数据的时空融合方法进行全天空高时频近地表气温场重构，实现了全天候的观测能力，提高了数据的完整性和连续性。根据地表能量平衡方程建立近地表气温场与地表温度场之间物理意义明确的方程式，为卫星遥感估算近地表气温场提供了明确的物理原理，增强了数据的科学性和可信度。这种重构方法不仅为气候、环境、农业等领域的研究提供了更为准确和全面的数据支持，还有助于提升对地球系统的认知和理解。
1.一种卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，其特征在于，地表能量平衡方程的公式为：
3.根据权利要求2所述的卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，其特征在于，根据物理变量，获取近地表气温场估算的算法参数，并对各参数进行预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，其特征在于，基于地理空间关系模型建立算法参数与近地表气温场的时空关系，采用多尺度地理加权回归方法进行求解，以得到近地表气温场，包括：
5.根据权利要求4所述的卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，其特征在于，根据算法参数及气象站点观测数据，利用算法参数与近地表气温场的时空关系计算高时频晴空条件下的近地表气温场，包括：
6.根据权利要求5所述的卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，其特征在于，重构有效近地表气温场数据，并求解窗口内的有云天气条件下的近地表气温场，包括：
7.根据权利要求6所述的卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构方法，其特征在于，对未求解出的有云天气条件下近地表气温场的缺失数据，基于同化数据的时空融合方法进行全天空高时频近地表气温场重构，以获得重构后的全天空高时频近地表气温场，包括；
8.一种卫星遥感全天空高时频近地表气温场重构系统，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
