一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法

本发明涉及地球背景红外辐射仿真，具体为一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法。

背景技术：

1、预警卫星对于目标的识别是天基反导体系的第一步。地球背景中不同地物类型的辐射特性差别较大，建立完善的地球背景红外辐射模型对于预警卫星的目标识别十分重要。由于卫星的探测受到自身传感器观测条件、大气活动等诸多因素的干扰，难以获得大量的辐射数据来满足研究的需要，因此需要对地球背景的辐射特性进行高分辨率的图像仿真。目前的地球背景红外辐射特性仿真技术所涉及的地物类型较少、研究波段较窄以及没有考虑季节变化对于地物分布变化的影响。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，能够考虑季节变化对于地物分布的影响，实现2～14μm任意波段，多种地物类型的地球背景红外辐射特性仿真。

2、本发明的技术方案为：

3、一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，包括以下步骤：

4、步骤1：以modis12全球土地覆盖类型数据为基础，根据modis13全球ndvi数据季节变化，基于gee平台和arcgis遥感软件建立两季的全球地物分布模型；

5、步骤2：基于全球地物分布模型和ecostress光谱数据库，建立地物的光谱模型；

6、步骤3：基于地物的光谱模型数据，利用modtran进行辐射计算，生成地球背景红外辐射区域图像。

7、作为优选，步骤1中，以两季的全球ndvi变化建立两季的地物分布模型，以连续若干年的modis13a1数据为研究对象，利用gee平台获取modis12q1的原始数据并进行拼接，利用arcgis进行坐标投影转化和单位转化，最终得到全球ndvi分布数据。

8、作为优选，步骤1中，以两季的全球ndvi变化建立两季的地物分布模型，以连续若干年的modis13a1数据为研究对象，利用gee平台获取modis12q1的原始数据并进行拼接，利用arcgis进行坐标投影转化和单位转化，最终得到全球ndvi分布数据。

9、作为优选，所述坐标投影转化为：将表示modis数据坐标的sin正弦曲线转化为wgs-1984坐标系；所述单位转化为：将数据的原始数值乘以比例因子得到ndvi值。

10、作为优选，一季的全球地物分布模型建模步骤如下：将一年内间隔6个月的ndvi数据做差，然后对差值数据进行重分类，将重分类数据与地物类型数据关联，具体关联方法为：预设第一阈值a、第二阈值b，且a＜b，当ndvi小于a时为第一类，地物类型不做处理；当ndvi大于a小于b时为第二类，将绿色草地改变为枯草地，绿色森林改变为枯黄落叶林；当ndvi大于b时为第三类，将所有地物类型改变为雪地。本发明选择a＝0.4，b＝0.6。

11、作为优选，步骤3中，所述地球背景红外辐射区域图像的生成步骤如下：

12、步骤3.1，根据所述地物的光谱模型和地表温度模型确定包括地表发射率和温度的辐射计算参数；

13、步骤3.2，将所述辐射计算参数代入到modtran大气辐射计算软件获得不同季节和不同太阳天顶角的地球背景红外辐射模型，建立辐射计算参数-季节太阳天顶角-红外辐射的数据库；

14、步骤3.3，基于该数据库，输入区域经纬度和时间信息查找红外辐射数据，得到目标区域的红外辐射特性分布。

15、作为优选，地表温度模型：基于modis遥感数据中的modis02辐射数据、modis03地理定位数据和modis35云掩膜数据进行拼接、定位、去云操作，最后将得到的数据通过分裂窗算法进行温度的反演，得到所述地表温度分布模型。

16、作为优选，地球背景红外辐射模型：为区域个点所在的地表类型以及地表温度之间的关系，通过建立目标点经纬度与地物分布模型以及地表温度模型的关系得到。

17、作为优选，所述目标点经纬度为区域目标点与经纬度之间的关系，表示如下：

18、

19、式中:aline为行数；lat为目标点所在的纬度，其中北纬为正，南纬为负；l为模型矩阵的总行数；

20、

21、式中:acloumn为列数；lon为目标点所在的经度(西经：0～180°；东经180～360°)；c为模型矩阵的总列数；

22、woffset＝aline×l+acloumn (6)

23、式中：woffset为目标点对应的数据在模型文件中的偏移量。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

25、(1)目前现有的地物类型数据都是一年度的，是没有考虑季节的因素，本发明基于ndvi变化实现了冬夏两季的全球地物分布模型；

26、(2)根据ecostress光谱数据库，基于地物类型建立了2～14μm的地物光谱库。在此基础下，建立了目标区域经纬度与辐射数据的关系，实现了2～14μm任意波段、0.1μm精度的冬夏两季地球背景红外辐射图像的仿真，将数据存储到数据库中(一般的文件io，不能快速查找数据量很大的数据)。

27、本发明为研究地物分布随季节变化，地物类型在不同波段、不同季节和不同太阳天顶角下的辐射特性奠定了基础，为目标红外辐射识别做支撑，具有重要的现实意义和技术发展意义。

技术特征：

1.一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，步骤1中，以两季的全球ndvi变化建立两季的地物分布模型，以连续若干年的modis13a1数据为研究对象，利用gee平台获取modis12q1的原始数据并进行拼接，利用arcgis进行坐标投影转化和单位转化，最终得到全球ndvi分布数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，所述坐标投影转化为：将表示modis数据坐标的sin正弦曲线转化为wgs-1984坐标系；所述单位转化为：将数据的原始数值乘以比例因子得到ndvi值。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，一季的全球地物分布模型建模步骤如下：将一年内间隔6个月的ndvi数据做差，然后对差值数据进行重分类，将重分类数据与地物类型数据关联，具体关联方法为：预设第一阈值a、第二阈值b，且a＜b，当ndvi小于a时为第一类，地物类型不做处理；当ndvi大于a小于b时为第二类，将绿色草地改变为枯草地，绿色森林改变为枯黄落叶林；当ndvi大于b时为第三类，将所有地物类型改变为雪地。

5.根据权利要求1所述的一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，步骤3中，所述地球背景红外辐射区域图像的生成步骤如下：

6.根据权利要求5所述的一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，所述地表温度模型：基于modis遥感数据中的modis02辐射数据、modis03地理定位数据和modis35云掩膜数据进行拼接、定位、去云操作，最后将得到的数据通过分裂窗算法进行温度的反演，得到所述地表温度分布模型。

7.根据权利要求5所述的一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，所述地球背景红外辐射模型：为区域个点所在的地表类型以及地表温度之间的关系，通过建立目标点经纬度与地物分布模型以及地表温度模型的关系得到。

8.根据权利要求7所述的一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，其特征在于，所述目标点经纬度为区域目标点与经纬度之间的关系，表示如下：

技术总结
本发明公开了一种基于地物分布变化的地球背景红外辐射特性仿真方法，涉及地球背景红外辐射仿真技术领域。能够用于不同季节地物分布变化和地物分类对于地球背景红外辐射特性影响的研究。以MODIS12全球土地覆盖类型数据为基础，根据MODIS13全球NDVI数据季节变化，借助GEE平台和ARCGIS遥感软件建立冬夏两季的全球地物分布模型。根据ECOSTRESS光谱数据库，建立了11种地物类型的光谱模型。根据地物光谱数据利用MODTRAN进行辐射计算，仿真生成了地球背景红外辐射区域图像。可以实现更加精细的地球背景红外辐射图像仿真，为目标红外辐射识别做支撑。

技术研发人员：邢世林,史波,施杰
受保护的技术使用者：南京航空航天大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16