CN103390115A - 一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及遥感测绘技术领域，特别涉及一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统，该方法包括步骤：预先设定时间匹配阈值、空间匹配阈值和匹配时间长度，将地球的球面按照经纬度划分为均匀的虚拟的网格；输入时间，以该时间为索引，查询匹配时间长度内的遥感观测数据；计算遥感观测数据所对应的网格；按网格的行列顺序依次遍历各网格，计算同一网格对应的第一卫星和第二卫星的遥感观测数据的时间差是否小于或者等于时间匹配阈值，并根据判定结果完成匹配。该系统，包括网格化模块、索引模块和网格匹配模块。本发明提供的一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统，数据处理量大大降低，运算效率更高。

Description

一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统

技术领域

本发明涉及遥感测绘技术领域，具体而言，涉及一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统。

背景技术

海洋观测资料时空匹配技术，是指通过对两种或则多种海洋观测资料，在一定的时间和空间阈值，通过时间和空间匹配，建立时间和空间上的准同步观测样本集合的技术。

这项技术被广泛应用于海洋遥感的地球物理模型建模（散射计）、定标、真实性检验等领域。以真实性检验为例，目前业务化运行的所有海洋遥感卫星，在向用户分发数据产品之前，都需要真实性检验，其一般的过程为以现场观测数据（或者已知精度较高的卫星遥感数据）为基准，通过构建基准数据与待检测数据的同步观测样本集，在此基础上，分析待检测数据相对于基准数据的均方根误差或者其它统计误差等方式来实现。因此，同步观测样本集的构建，是上述研究工作所必须的基础条件。

目前，海洋遥感的地球物理模型建模、定标、真实性检验等工作的开展需要大量的同步观测样本集，通常情况下需要上万条甚至几十万条同步观测样本。由于浮标等现场观测资料稀少，采用卫星观测资料与浮标等现场观测资料进行同步样本集的构建，需要非常长的时间序列的观测资料，才能构建具有足够样本数量的同步观测样本集。采用星星交叉时空匹配技术，则可在较短的时间序列内，构建具有相当数量样本的同步观测样本集。

然而，由于海洋卫星遥感数据信息量巨大，对其进行星星交叉匹配具有海量数据处理的特点。以ASCAT卫星散射计数据与HY-2散射计的交叉匹配为例，如果按照常规处理方式，对每一个ASCAT数据文件，需要对当天的所有14轨HY-2散射计数据进行遍历，才能确定当天的HY-2散射计观测数据有无与ASCAT散射计数据。单轨ASCAT散射计数据包含约1630×42个风矢量单元，单轨HY-2散射计数据包含1624×76个风矢量单元。仅匹配单轨数据，在最坏的情况下，需要1630×42×1624×76×14次对比操作，处理量惊人。

综上所述，相关技术中的星星交叉匹配技术，存在数据处理量巨大的技术缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统，以解决上述的问题。

在本发明的实施例中提供了一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法，包括步骤：

步骤A，预先设定时间匹配阈值、空间匹配阈值和匹配时间长度，并根据空间匹配阈值，将地球的球面按照经纬度划分为均匀的虚拟的网格；

步骤B，输入需要进行数据匹配的时间，以该时间为索引，查询所述匹配时间长度内的第一卫星的和第二卫星的遥感观测数据；

步骤C，依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据所对应的网格；

步骤D，按所述网格的行列顺序依次遍历各网格，计算同一网格对应的所述第一卫星和所述第二卫星的遥感观测数据的时间差是小于或者等于所述时间匹配阈值，是，则判定这个网格下的第一卫星的遥感观测数据与第二卫星的遥感观测数据同步，完成匹配。

其中，所述时间匹配阈值为0-2小时，所述空间匹配阈值为0-0.25°。

其中，当所述空间匹配阈值为0.25°时，所述步骤A还包括步骤：

按下式计算每个网格的中心经纬度：

Lat[i]=(180/YGRID)·(i+0.5)-90

Lon[j]=(360/XGRID)·(j+0.5)

其中，YGRID、XGRID分别为网格的总行数、总列数；

按下式计算每个网格的行列号

I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5)

J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5)

其中，I_index为网格的行号，J_index为网格的列号。

其中，所述步骤C包括步骤：

依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据中的经纬度信息与网格的所述中心经纬度的差值；

根据所述差值大小判定遥感观测数据的经纬度是否落入该网格经纬度范围内；

是，则判定为该网格下的数据，用该网格的行列号标记该数据。

其中，所述步骤B之后，所述步骤C之前，还包括步骤：

检测查询到的遥感观测数据，剔除异常观测值。

其中，所述第一卫星的遥感观测数据为HY-2散射计采集的数据，所述第二卫星的遥感观测数据为ASCAT散射计采集的数据，所述步骤B之后，所述步骤C之前还包括步骤：

分别将HY-2散射计和ASCAT散射计的单轨数据分为升轨数据和降轨数据。

本发明还提供一种海洋卫星遥感观测数据匹配系统，包括网格化模块、索引模块和网格匹配模块；

所述网格化模块，用于预先设定时间匹配阈值、空间匹配阈值和匹配时间长度，并根据空间匹配阈值，将地球的球面按照经纬度划分为均匀的虚拟的网格；

所述索引模块，用于输入需要进行数据匹配的时间，以该时间为索引，查询所述匹配时间长度内的第一卫星的和第二卫星的遥感观测数据；

所述网格匹配模块，用于依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据所对应的网格；并按所述网格的行列顺序依次遍历各网格，计算同一网格对应的所述第一卫星和所述第二卫星的遥感观测数据的时间差是小于或者等于所述时间匹配阈值，是，则判定这个网格下的第一卫星的遥感观测数据与第二卫星的遥感观测数据同步，完成匹配。

其中，所述网格化模块，还用于：

按下式计算每个网格的中心经纬度：

Lat[i]=(180/YGRID)·(i+0.5)-90

Lon[j]=(360/XGRID)·(j+0.5)

其中，YGRID、XGRID分别为网格的总行数、总列数；

按下式计算每个网格的行列号

I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5)

J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5)

其中，I_index为网格的行号，J_index为网格的列号。

其中，所述网格匹配模块，用于：

依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据中的经纬度信息与网格的所述中心经纬度的差值；

根据所述差值大小判定遥感观测数据的经纬度是否落入该网格经纬度范围内；

是，则判定为该网格下的数据，用该网格的行列号标记该数据。

其中，还包括质量控制模块和升降分离模块；

所述质量控制模块，用于检测查询到的遥感观测数据，剔除异常观测值；

所述第一卫星的遥感观测数据为HY-2散射计采集的数据，所述第二卫星的遥感观测数据为ASCAT散射计采集的数据，所述升降分离模块，用于分别将HY-2散射计和ASCAT散射计的单轨数据分为升轨数据和降轨数据。

本发明上述实施例的一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统，通过将地球表面划分为多个虚拟网格，并将卫星遥感观测数据按照经纬度划分进不同的网格，这样，在进行不同的卫星数据匹配时，仅需判断同一网格下的各卫星数据是否在时间上同步即可，相对依次遍历各卫星的数据单元，运算量更小。

附图说明

图1为本发明的一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法的一个实施例的流程图；

图2为本发明的一种车牌识别系统的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

本发明实施例提供了一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法，参见图1所示，包括步骤：

步骤S110：预先设定时间匹配阈值、空间匹配阈值和匹配时间长度，并根据空间匹配阈值，将地球的球面按照经纬度划分为均匀的虚拟的网格。

其中，所述时间匹配阈值和所述空间匹配阈值，为划分网格的大小的参考依据，具体可由本领域技术人员根据实际情况具体确定，本发明实施例不一一列举。优选地，作为一种可实施方式，所述时间匹配阈值为0-2小时，所述空间匹配阈值为0-0.25°。

匹配时间长度，为进行匹配判断的时间长度，即设定对卫星在多长时间内采集的数据进行匹配，一般地，该匹配时间长度为一天，即24小时。

若所述匹配时间长度大于一天，即如果需要对多天的数据进行匹配，则需要将匹配时间长度划分为多个独立的单位时间，每个单位时间的长度为一天。划分后对每天的数据进行单独的操作，包括网格化操作、索引操作和匹配操作，然后再按天进行循环，进行下一天的数据匹配。

之所以采用单天的数据进行匹配，是因为：首先，卫星资料的文件名上可以查到年月日的信息，且大部分文件能提供的时间精度只能到年月日，不能到小时这个层次；其次，对大部分海洋卫星观测资料来说，对单个卫星的单天数据进行网格化，不会出现单个网格结点出现重复观测的情况；如果超过一天，对单个网格结点，会出现超过一个观测结果的情况，而本发明实施例的网格只能记录一个观测结果（例如可以包括观测的风速、风向和观测时间），这样的话会损失相当多的观测数据，影响匹配的效果。所以须将时间长度大于一天的匹配时间长度分隔为多天分别处理。

在进行网格划分时，还需要对每一个网格进行唯一标识，标识的方案有多种，其中一种优选方案为按照网格所属行列号进行编号，当所述空间匹配阈值为0.25°时，按照下述步骤计算每个网格的行号和列号。

首先，按下式计算每个网格的中心经纬度：

Lat[i]=(180/YGRID)·(i+0.5)-90

Lon[j]=(360/XGRID)·(j+0.5)

其中，YGRID、XGRID分别为网格的总行数、总列数；

其次，按下式计算每个网格的行列号

I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5)

J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5)

其中，I_index为网格的行号，J_index为网格的列号。ROUND为取整。

步骤S111：输入需要进行数据匹配的时间，以该时间为索引，查询所述匹配时间长度内的第一卫星的和第二卫星的遥感观测数据。

输入需要匹配的时间，即指定匹配的具体时间，当所述时间匹配长度为一天时，则需输入具体的年月日。

步骤S112：依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据所对应的网格。

作为一种可实施方式，计算遥感数据所对应的网格，包括步骤：依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据中的经纬度信息与网格的所述中心经纬度的差值；

根据所述差值大小判定遥感观测数据的经纬度是否落入该网格经纬度范围内；

是，则判定为该网格下的数据，用该网格的行列号标记该数据。

优选地，还应检测查询到的遥感观测数据，对其进行质量控制，剔除异常观测值。质量控制指的是根据一定的规则，对异常观测值进行剔除。本发明实施例的L2级数据在通常情况下都会自带质量标识，可以标记出有可能出现异常的观测值。同时，对风场反演结果而言，还可通过剔除离岸距离小于50公里的观测结果。

步骤S113：按所述网格的行列顺序依次遍历各网格，计算同一网格对应的所述第一卫星和所述第二卫星的遥感观测数据的时间差是小于或者等于所述时间匹配阈值，是，则判定这个网格下的第一卫星的遥感观测数据与第二卫星的遥感观测数据同步，完成匹配。

通过对单天卫星遥感海洋观测数据网格化的方式来进行匹配，将网格的空间分辨率设定为空间匹配的阈值，在这种条件下，只要用于对比的两个单元的网格行列号一致，就可认为这两个单元在空间上是匹配的，在此基础上再进行时间匹配。

同时，考虑到海洋卫星遥感数据的特点，大多分为升轨数据和降轨数据，因此只需要分升降两个网格，就能涵盖单天所有的观测数据，这样的处理使得只需要对单天的文件进行一次遍历，就可实现对单天数据的匹配。

此外，通过升降轨数据分离，可以在同样的匹配条件下，获得更多的匹配结果。这是因为单天升轨数据和降轨数据在一定的区域会有重合，如果不进行分离，采用单个数组来存储的话，在升降轨都能观测到的区域，只能保留一个数据，这样会造成一定的信息损失。

因此，对于在单天升轨数据和降轨数据会有重合的情况，应该进行升轨数据和降轨数据的分离。例如HY-2散射计和ASCAT散射计所采集的数据在一定的区域会有重合，因此，需要分别将HY-2散射计和ASCAT散射计的单轨数据分为升轨数据和降轨数据。

海洋号卫星微波散射计HY2-SCAT，主要用于全球海面风场观测，测风风速范围为4～24m/s，风速精度为2m／s或10%；风向测量范围为0～360°，风向精度为±20°。HY2-SCAT工作频率为13.256GHz，采用笔形波束圆锥扫描方式，通过笔形波束以固定仰角围绕天底方向旋转，在卫星平台顺轨方向的运动中形成一定的地面覆盖刈幅；散射计系统包括VV和HH两个极化方式，分别以不同入射角进行观测，在平台的运动过程中对同一分辨单元可获取不同极化方式，不同入射角度的多次后向散射系数（σ⁰）测量结果，以克服海面风场方向反演的多值模糊问题。其中内波束采用HH极化方式，入射角为41°，对应地面刈幅宽度约为1350km。外波束采用VV极化方式，入射角为48°，对应地面刈幅宽度约为1700km。

HY-2A散射计L2B产品由L2B产品处理软件生成。L2B产品数据文件以轨道为单位进行组织，即每个轨道的风矢量测量数据构成一个L2B文件。L2B产品中的每个数据元素都可以通过风矢量单元的行、列号进行索引。L2B风矢量单元行的延伸方向与星下线相垂直，列的延伸方向与星下线方向相一致。

ASCAT散射计，它采用左右两边都采用了三根扇形波束天线，扫描刈副增加到1100km，入射角变化范围为25-65°，分辨率为25km。

ASCAT散射计L2B产品由L2B产品处理软件生成。L2B产品数据文件以轨道为单位进行组织，即每个轨道的风矢量测量数据构成一个L2B文件。L2B产品中的每个数据元素都可以通过风矢量单元的行、列号进行索引。L2B风矢量单元行的延伸方向与星下线相垂直，列的延伸方向与星下线方向相一致。

以HY-2散射计和ASCAT散射计的星星交叉时空匹配为例，其具体的交叉匹配流程为：

首先，设定需要时空匹配的时间（年月日）；

其次，以时间（年月日）为索引，根据文件名查询当天的HY-2散射计和ASCAT散射计数据。

之后，设定时间匹配阈值和空间匹配阈值。在本实施例中，取时间阈值为2小时，空间阈值为0.25°。

根据上述步骤设定的空间阈值，确定网格单元的空间分辨率。

将全球划分为0.25°×0.25°的经纬网格，行方向是纬度方向，列方向是经度方向，全球的网格包含720行，1440列。每个网格的中心经纬度可由下式求出：

Lat[i]=(180/YGRID)·(i+0.5)-90    （1）

Lon[j]=(360/XGRID)·(j+0.5)    （2）

式中，YGRID、XGRID分别为网格的行数、列数，当网格间隔为0.25°时，YGRID、XGRID分别为720和1440。因此，对HY-2A散射计L2B级数据产品的每个反演单元，根据其经纬度，利用上式都可求出其网格化后对应的行列号。

之后，对当天HY-2散射计进行网格化处理。具体操作如下：

读入单轨数据；

升降轨分离；

HY-2A散射计L2产品数据文件是以轨道为单位进行组织，提供的参数包括每个反演单元对应的经纬度、观测时间、风速、风向。一个轨道文件包括卫星平台围绕其空间轨道旋转一周所获取的全部数据。当卫星由最南端向最北端运行时，对应的轨道为升轨，由最北端向最南端运行时，对应的轨道为降轨。本项目根据这一约定，将HY-2A散射计L2数据文件的前半部分数据读出，以构成升轨文件，后半部分数据则构成降轨文件。

读入单个风矢量单元的经纬度信息和风速、风向、时间（时分秒）信息，并进行质量控制，若未能通过质量控制，则跳过后面步骤，进行下一个风矢量单元的遍历；

利用下式，计算风矢量单元在网格空间中对应的行列号；

I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5)    （3）

J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5)    （4）

网格数据赋值：

根据上一个步骤中获得的行列号，利用与该行列号对应的反演单元的观测时间、风速和风向信息，对网格单元进行赋值。每个网格单元应存储的信息包括观测时间、风速和风向。对无效值，统一赋值为-999；

读入下一轨数据，重复上述操作，直到单天所有数据均已读入。

然后，对当天ASCAT散射计进行网格化处理。具体操作参见前述对HY-2散射计进行网格化处理的步骤，不再赘述。

ASCAT散射计L2产品数据文件是以轨道为单位进行组织，提供的参数包括每个反演单元对应的经纬度、观测时间、风速、风向。一个轨道文件包括，卫星平台围绕其空间轨道旋转一周所获取的全部数据。当卫星由最南端向最北端运行时，对应的轨道为升轨，由最北端向最南端运行时，对应的轨道为降轨。本项目根据这一约定，将ASCAT散射计L2数据文件的前半部分数据读出，以构成升轨文件，后半部分数据则构成降轨文件。

之后，进行ASCAT散射计和HY-2散射计的数据匹配。

按行列号对每个网格单元进行遍历，并对比行列号相同的ASCAT散射计网格数据和HY-2散射计网格数据的时间差是否在时间阈值以内，若在时间阈值内，则认为这两个网格单元的结果为同步观测信息，记录相应的风速、风向和时间等信息。

若所有网格单元均已完成遍历，重新设定需要时空匹配的时间（年月日），并重复上述操作，直到所有数据均已完成匹配。

数据匹配完成之后，可对确定为同步样本观测集合的不同卫星的数据进行比对，以精度较高的卫星数据为基准，对另一卫星的数据精确度进行评价。

最后，优选地，还可进行HY-2散射计和ASCAT散射计的星星交叉时空匹配算法验证，即采用同样的数据源，分别用本发明的技术和常规技术进行处理，在处理时间和匹配结果的数量上进行比对。

本发明实施例还提供一种海洋卫星遥感观测数据匹配系统，参见图2所示，包括网格化模块1、索引模块2和网格匹配模块3。

所述网格化模块1，用于预先设定时间匹配阈值、空间匹配阈值和匹配时间长度，并根据空间匹配阈值，将地球的球面按照经纬度划分为均匀的虚拟的网格。

所述索引模块2，用于输入需要进行数据匹配的时间，以该时间为索引，查询所述匹配时间长度内的第一卫星的和第二卫星的遥感观测数据。

所述网格匹配模块3，用于依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据所对应的网格；并按所述网格的行列顺序依次遍历各网格，计算同一网格对应的所述第一卫星和所述第二卫星的遥感观测数据的时间差是小于或者等于所述时间匹配阈值，是，则判定这个网格下的第一卫星的遥感观测数据与第二卫星的遥感观测数据同步，完成匹配。

其中，所述网格化模块1，还用于：

按下式计算每个网格的中心经纬度：

Lat[i]=(180/YGRID)·(i+0.5)-90

Lon[j]=(360/XGRID)·(j+0.5)

其中，YGRID、XGRID分别为网格的总行数、总列数；

按下式计算每个网格的行列号

I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5)

J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5)

其中，I_index为网格的行号，J_index为网格的列号。

优选地，所述网格匹配模块，用于：

依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据中的经纬度信息与网格的所述中心经纬度的差值；

根据所述差值大小判定遥感观测数据的经纬度是否落入该网格经纬度范围内；

是，则判定为该网格下的数据，用该网格的行列号标记该数据。

优选地，还包括质量控制模块和升降分离模块。

所述质量控制模块，用于检测查询到的遥感观测数据，剔除异常观测值。

所述第一卫星的遥感观测数据为HY-2散射计采集的数据，所述第二卫星的遥感观测数据为ASCAT散射计采集的数据，所述升降分离模块，用于分别将HY-2散射计和ASCAT散射计的单轨数据分为升轨数据和降轨数据。

本发明的主要目标是以HY-2A卫星散射计L2B级海面风场观测结果和ASCAT卫星散射计L2B级海面风场观测结果的星星交叉匹配为例，针对现有星星交叉匹配技术效率较低（需要对文件进行多次遍历、运算复杂等）的缺点，开发高效的星星交叉时空匹配技术，在不降低匹配结果的情况下，提高匹配的效率，为海洋遥感的地球物理模型建模（散射计）、定标、真实性检验等相关研究提供技术支持和数据集。

海洋卫星遥感数据单轨数据信息量巨大，对其进行星星交叉匹配具有海量数据处理的特点。当前海洋卫星不管是从卫星的数量，还是单个卫星所提供的信息量来说，都在爆炸式的增长，采用上述常规处理方式显然难以满足日益增长的对同步观测样本集的需要，迫切需要发展高效的时空匹配技术，以适应地球物理模型建模（散射计）、定标、真实性检验等海洋遥感和相关科学与应用研究对同步观测样本集的需要。

本发明是针对上述需求，以ASCAT与HY-2卫星散射计数据交叉匹配为例，开发时空匹配技术。该技术也同时具有通用性，只要满足大多数海洋卫星数据的产品按轨存储、数据文件分处理级存储数据特点，都可以采用本发明的技术。

综上，传统方法在计算两个单元之间空间匹配关系时，需要计算当两个单元之间空间距离，并比较该空间距离是否小于阈值大小。这种操作至少需要两次减法，两次平方、一次加法、一次开方、一次减法和一次大小比较操作，运算比较复杂。本发明的技术只需要通过设置网格的空间分辨率的方式来确定阈值大小，不需要计算空间距离，在网格化的过程中，只需要四次乘法操作和四次加法操作。

采用本发明的技术，可以在不降低匹配效果的情况下，提高匹配的效率。由于海洋遥感数据处理量巨大，多为海量数据，本发明的技术可以极大的提高同步数据集构建的效率达两个数量级以上。例如，以PC机为测试环境进行测试，采用3.4GHz主频，3G内存，编译器为MATLAB2010时，应用本发明的技术，对单天ASCAT数据和HY2-SCAT数据进行匹配，耗时为32.3秒，采用传统的技术，在不做优化处理的情况下，用时则超过了20天。

此外，采用传统方案，如果阈值设置不当，有可能会出现一个数据匹配多个数据的情况；而采用本发明的方案，则可避免这种情况的发生。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法，其特征在于，包括步骤：

步骤A，预先设定时间匹配阈值、空间匹配阈值和匹配时间长度，并根据空间匹配阈值，将地球的球面按照经纬度划分为均匀的虚拟的网格；

步骤B，输入需要进行数据匹配的时间，以该时间为索引，查询所述匹配时间长度内的第一卫星的和第二卫星的遥感观测数据；

步骤C，依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据所对应的网格；

步骤D，按所述网格的行列顺序依次遍历各网格，计算同一网格对应的所述第一卫星和所述第二卫星的遥感观测数据的时间差是否小于或者等于所述时间匹配阈值，是，则判定这个网格下的第一卫星的遥感观测数据与第二卫星的遥感观测数据同步，完成匹配。

2.根据权利要求1所述的海洋卫星遥感观测数据匹配方法，其特征在于，所述时间匹配阈值为0-2小时，所述空间匹配阈值为0-0.25°。

3.根据权利要求2所述的海洋卫星遥感观测数据匹配方法，其特征在于，当所述空间匹配阈值为0.25°时，所述步骤A还包括步骤：

按下式计算每个网格的中心经纬度：

Lat[i]=(180/YGRID)·(i+0.5)-90

Lon[j]=(360/XGRID)·(j+0.5)

其中，YGRID、XGRID分别为网格的总行数、总列数；

按下式计算每个网格的行列号

I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5)

J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5)

其中，I_index为网格的行号，J_index为网格的列号。

4.根据权利要求3所述的海洋卫星遥感观测数据匹配方法，其特征在于，所述步骤C包括步骤：

依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据中的经纬度信息与网格的所述中心经纬度的差值；

根据所述差值大小判定遥感观测数据的经纬度是否落入该网格经纬度范围内；

是，则判定为该网格下的数据，用该网格的行列号标记该数据。

5.根据权利要求1所述的海洋卫星遥感观测数据匹配方法，其特征在于，所述步骤B之后，所述步骤C之前，还包括步骤：

检测查询到的遥感观测数据，剔除异常观测值。

6.根据权利要求1所述的海洋卫星遥感观测数据匹配方法，其特征在于，所述第一卫星的遥感观测数据为HY-2散射计采集的数据，所述第二卫星的遥感观测数据为ASCAT散射计采集的数据，所述步骤B之后，所述步骤C之前还包括步骤：

分别将HY-2散射计和ASCAT散射计的单轨数据分为升轨数据和降轨数据。

7.一种海洋卫星遥感观测数据匹配系统，其特征在于，包括网格化模块、索引模块和网格匹配模块；

所述网格化模块，用于预先设定时间匹配阈值、空间匹配阈值和匹配时间长度，并根据空间匹配阈值，将地球的球面按照经纬度划分为均匀的虚拟的网格；

所述索引模块，用于输入需要进行数据匹配的时间，以该时间为索引，查询所述匹配时间长度内的第一卫星的和第二卫星的遥感观测数据；

所述网格匹配模块，用于依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据所对应的网格；并按所述网格的行列顺序依次遍历各网格，计算同一网格对应的所述第一卫星和所述第二卫星的遥感观测数据的时间差是否小于或者等于所述时间匹配阈值，是，则判定这个网格下的第一卫星的遥感观测数据与第二卫星的遥感观测数据同步，完成匹配。

8.根据权利要求7所述的海洋卫星遥感观测数据匹配系统，其特征在于，所述网格化模块，还用于：

按下式计算每个网格的中心经纬度：

Lat[i]=(180/YGRID)·(i+0.5)-90

Lon[j]=(360/XGRID)·(j+0.5)

其中，YGRID、XGRID分别为网格的总行数、总列数；

按下式计算每个网格的行列号

I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5)

J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5)

其中，I_index为网格的行号，J_index为网格的列号。

9.根据权利要求8所述的海洋卫星遥感观测数据匹配系统，其特征在于，所述网格匹配模块，用于：

依据查询到的遥感观测数据中的经纬度信息，计算遥感观测数据中的经纬度信息与网格的所述中心经纬度的差值；

根据所述差值大小判定遥感观测数据的经纬度是否落入该网格经纬度范围内；

是，则判定为该网格下的数据，用该网格的行列号标记该数据。

10.根据权利要求7所述的海洋卫星遥感观测数据匹配系统，其特征在于，还包括质量控制模块和升降分离模块；

所述质量控制模块，用于检测查询到的遥感观测数据，剔除异常观测值；

所述第一卫星的遥感观测数据为HY-2散射计采集的数据，所述第二卫星的遥感观测数据为ASCAT散射计采集的数据，所述升降分离模块，用于分别将HY-2散射计和ASCAT散射计的单轨数据分为升轨数据和降轨数据。

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