本发明涉及地表温度，尤其是涉及一种卫星地表温度数据的多源融合方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、地表温度(land surface temperature，lst)作为联系地球表层与大气边界层之间物质交换和能量平衡的重要物理参量，其空间分布和时间动态在大气循环过程、土壤湿度监测、植被蒸散发估算和城市热岛效应研究等领域发挥着重要作用。传统的地表温度通过地面气象站获得的站点数据进行测量，但是气象站点数据无法提供大面积连续的真实地表温度数据，在研究区域内通常采用插值等方法得到面数据，无法得到准确的结果，这也成为阻碍地表温度研究发展的瓶颈。近年来遥感技术飞速发展，可以获得大面积、长时间序列的遥感影像，其热红外波段直接反映地表的热辐射强度，并实时提供大范围内的连续数据。使用热红外数据进行地表温度反演已经成为地表温度研究的主流方向。但是由于卫星接收地表辐射能量过程的复杂性，以及大气环境的直接影响，卫星遥感影像反映的温度与地表真实温度存在差异。遥感卫星热红外波段直接测得的温度称为亮温，表征的是传感器经过大气影响等接收到的热量，对于真实地表的研究而言，需要建立温度场模型，以得到地表真实温度。对于城市区域的地表温度研究，已有的卫星数据不能够得到同时满足其高时间-高空间分辨率的地表温度分布，例如：fy3d等影像能够提供每日数据，但空间分辨率为1000米，不足以反映城市中局部结构中的热量差异；landsat-8可以提供空间分辨率高达30米的地表温度数据，但是其长达16天的重返周期以及获取受制于云雨天气等的影响，暂不能提供时间上连续的地表温度变化数据，且时效性较低。因此将不同遥感数据进行融合，以得到高时空分辨率的地表温度数据，对城市空间的热环境研究具有重要作用。
2、通常研究中使用的是landsat-8和modis数据进行空间降尺度数据融合，也有部分学者论证了aster和avhrr等在数据融合方面的应用，但是他们都是先对热红外通道进行融合处理，再进行地表温度反演，融合后的通道数据有一定程度的失真，对后续地表温度反演造成较大的影响。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种卫星地表温度数据的多源融合方法、装置、设备及介质，可以显著提升地表温度的质量。
2、第一方面，本发明实施例提供了一种卫星地表温度数据的多源融合方法，包括：
3、获取研究区域在初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及研究区域在目标时刻下的第一地表温度；其中，第一地表温度的空间分辨率低于第二地表温度的空间分辨率；
4、通过预先构建的目标降尺度模型，基于初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及目标时刻下的第一地表温度，生成研究区域在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果；
5、基于研究区域在目标时刻下的第二地表温度，对第一地表温度降尺度结果进行偏差订正，得到研究区域在目标时刻下的目标地表温度。
6、在一种实施方式中，通过预先构建的目标降尺度模型，基于初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及目标时刻下的第一地表温度，生成研究区域在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果，包括：
7、针对研究区域设置移动窗口；
8、对于当前的移动窗口内任一像元点，确定该像元点在初始时刻下的第一地表温度，与其在目标时刻下的第一地表温度之间的差值；
9、利用像元点所属土地利用覆盖类型对应的转换系数、像元点对应的目标权重系数，对移动窗口内的每个像元点对应的差值进行空间合并；
10、将空间合并结果与移动窗口内的中心像元点在初始时刻下的第二地表温度进行融合，得到中心像元点在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果；
11、控制移动窗口进行移动，直至确定研究区域内的每个中心像元点在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果。
12、在一种实施方式中，在通过预先构建的目标降尺度模型，基于初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及目标时刻下的第一地表温度，生成研究区域在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果之前，方法还包括：
13、获取研究区域在第一历史时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及研究区域在第二历史时刻下的第一地表温度和第二地表温度；
14、对于研究区域内任一土地利用覆盖类型对应的像元点，确定像元点在第一历史时刻下的第一地表温度，与其在第二历史时刻下的第一地表温度之间的差值，以及像元点在第一历史时刻下的第二地表温度，与其在第二历史时刻下的第二地表温度之间的差值；基于两个差值的比值确定该土地利用覆盖类型对应的转换系数。
15、在一种实施方式中，在通过预先构建的目标降尺度模型，基于初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及目标时刻下的第一地表温度，生成研究区域在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果之前，方法还包括：
16、对于当前的移动窗口内任一像元点，确定该像元点对应的地表温度相似性和植被指数相似性，并对地表温度相似性和植被指数相似性进行加权求和得到该像元点对应的像元相似性；以及，确定该像元点与移动窗口内的中心像元点之间的距离；
17、基于该像元点对应的像元相似性和距离，确定该像元点对应的目标权重系数。
18、在一种实施方式中，确定该像元点对应的地表温度相似性和植被指数相似性，包括：
19、如果该像元点对应的第一地表温度大于该像元点对应的第二地表温度，则将第二地表温度与第一地表温度的比值作为该像元点对应的地表温度相似性；或者，如果该像元点对应的第一地表温度小于该像元点对应的第二地表温度，则将第一地表温度与第二地表温度的比值作为该像元点对应的地表温度相似性；
20、以及，如果该像元点对应的第一植被指数大于该像元点对应的第二植被指数，则将第二植被指数与第一植被指数的比值作为该像元点对应的植被指数相似性；或者，如果该像元点对应的第一植被指数小于该像元点对应的第二植被指数，则将第一植被指数与第二植被指数的比值作为该像元点对应的植被指数相似性；其中，第一植被指数的空间分辨率低于第二植被指数的空间分辨率。
21、在一种实施方式中，基于该像元点对应的像元相似性和距离，确定该像元点对应的目标权重系数，包括：
22、基于该像元点对应的像元相似性和距离，确定该像元点对应的初始权重系数，初始权重系数与像元相似性呈负相关，且与距离呈正相关；
23、将该像元点对应的初始权重系数的倒数，与移动窗口内每个像元点对应的初始权重系数的倒数的和值之间的比值，作为该像元点对应的目标权重系数。
24、在一种实施方式中，基于研究区域在目标时刻下的第二地表温度，对第一地表温度降尺度结果进行偏差订正，得到研究区域在目标时刻下的目标地表温度，包括：
25、将预先训练的随机森林机器学习模型作为地表温度订正模型，将研究区域在目标时刻下的第二地表温度、第一地表温度降尺度结果及地表温度影响因子输入至地表温度订正模型，以使地表温度订正模型输出研究区域在目标时刻下的目标地表温度。
26、第二方面，本发明实施例还提供一种卫星地表温度数据的多源融合装置，包括：
27、数据获取模块，用于获取研究区域在初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及研究区域在目标时刻下的第一地表温度；其中，第一地表温度的空间分辨率低于第二地表温度的空间分辨率；
28、降尺度模块，用于通过预先构建的目标降尺度模型，基于初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及目标时刻下的第一地表温度，生成研究区域在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果；
29、偏差订正模块，用于基于研究区域在目标时刻下的第二地表温度，对第一地表温度降尺度结果进行偏差订正，得到研究区域在目标时刻下的目标地表温度。
30、第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项的方法。
31、第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项的方法。
32、本发明实施例提供的一种卫星地表温度数据的多源融合方法、装置、设备及介质，首先获取研究区域在初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及研究区域在目标时刻下的第一地表温度，第一地表温度的空间分辨率低于第二地表温度的空间分辨率；然后通过预先构建的目标降尺度模型，基于初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及目标时刻下的第一地表温度，生成研究区域在目标时刻下的第一地表温度降尺度结果；最后基于研究区域在目标时刻下的第二地表温度，对第一地表温度降尺度结果进行偏差订正，得到研究区域在目标时刻下的目标地表温度。上述方法通过目标降尺度模型，基于研究区域在初始时刻下的第一地表温度和第二地表温度，以及在目标时刻下的第一地表温度，生成第一地表温度降尺度结果，并利用研究区域在目标时刻下的第二地表温度对第一地表温度降尺度结果进行偏差订正，实现多源的地表温度的融合，本发明实施例在地表温度反演的基础上进行融合处理，保证单一源地表温度的质量，为数据融合提供较好的基础，融合结果可为全球或区域的气象气候、城市热岛效应等研究提供支持。
33、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
34、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
1.一种卫星地表温度数据的多源融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的卫星地表温度数据的多源融合方法，其特征在于，通过预先构建的目标降尺度模型，基于所述初始时刻下的所述第一地表温度和所述第二地表温度，以及所述目标时刻下的所述第一地表温度，生成所述研究区域在所述目标时刻下的第一地表温度降尺度结果，包括：
3.根据权利要求2所述的卫星地表温度数据的多源融合方法，其特征在于，在通过预先构建的目标降尺度模型，基于所述初始时刻下的所述第一地表温度和所述第二地表温度，以及所述目标时刻下的所述第一地表温度，生成所述研究区域在所述目标时刻下的第一地表温度降尺度结果之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的卫星地表温度数据的多源融合方法，其特征在于，在通过预先构建的目标降尺度模型，基于所述初始时刻下的所述第一地表温度和所述第二地表温度，以及所述目标时刻下的所述第一地表温度，生成所述研究区域在所述目标时刻下的第一地表温度降尺度结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的卫星地表温度数据的多源融合方法，其特征在于，确定该像元点对应的地表温度相似性和植被指数相似性，包括：
6.根据权利要求4所述的卫星地表温度数据的多源融合方法，其特征在于，基于该像元点对应的所述像元相似性和所述距离，确定该像元点对应的目标权重系数，包括：
7.根据权利要求1所述的卫星地表温度数据的多源融合方法，其特征在于，基于所述研究区域在所述目标时刻下的所述第二地表温度，对所述第一地表温度降尺度结果进行偏差订正，得到所述研究区域在所述目标时刻下的目标地表温度，包括：
8.一种卫星地表温度数据的多源融合装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的方法。
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存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至7任一项所述的方法。
