1.基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、数据预处理，包括实测站点真实地表温度Ts(t)数据的获取，机载热红外成像光谱仪(Thermal Airborne Spectrographic Imager,TASI)航空遥感地表温度数据的获取和地表覆盖类型数据的获取，所述地表覆盖类型包括非植被覆盖区域(建筑、裸土、荒漠等)、植被、浓密植被和水体四类，所述TASI航空遥感地表温度数据和地表覆盖类型数据的空间分辨率相同；

S2、基于DTCM进行改进得到IDTCM，具体如下：

S21、根据S1所述Ts(t)拟合得到DTCM的参数和平均天气条件下的地表温度，具体为：

S211、选取多个S1所述Ts(t)，根据公式 结

合Levenberg-Marquargt算法(Duan,S.-B.,Li,Z.-L.,Wang,N.,Wu,H.,&Tang,B.-H.Evaluation of six land-surface diurnal temperature cycle models using clear-sky in situ and satellite data[J].Remote Sensing of Environment,2012,Vol.124,15-25.)拟合得到不同地物覆盖类型的DTCM的参数，其中， 为时间段内天气影响平均状态下的地表温度,t为时间，T0为日出时刻的地表温度，Ta为地表温度在一个昼夜周期中的变化幅度，ω为日照时长，tm为昼夜周期中最高地表温度的时刻，ts为地表温度呈指数函数衰减的起始时刻，δT为T0与T(t→∞)的差值，k为衰减系数，S212、将S1所述Ts(t)与DTCM模拟得到的地表温度进行对比，计算得到地表温度的瞬时波动；

S22、根据天气条件对S21所述DTCM的影响，对S21所述DTCM进行拓展，即其中，Ts(t)为考虑天气条件影响的地表温度，Ts′(t)为实际天气条件下地表温度相对于平均天气因素条件下地表温度的波动，Ts′(t)＝g(ρ)，函数g(·)表示影像因子对地表温度波动的映射关系，向量ρ为影响因子集合,f(t)表示地表温度是以时间t为自变量的函数；

S23、使用线性回归模型对S212所述地表温度的瞬时波动进行量化，即Ts′(t)＝kWs(t)+b，其中，k为温度的波动和对应时刻风速线性回归的系数，Ws(t)为t时刻的风速，b为温度的波动和对应时刻风速线性回归的常数项；

S24、根据S22述 和S23所述Ts′(t)＝kWs(t)+b，得到IDTCM；

S3、对S2所述IDTCM进行遥感地表温度时间归一化，具体为：

S31、tn+1时刻地表温度相对于tn时刻的变化为：

其中，ΔTs(tn→tn+1)为tn+1时

刻相对于tn时刻平均天气状况下地表温度的变化，n为大于零的自然数,f(tn+1)表示tn+1时刻的地表温度，f(tn)表示tn时刻的地表温度， 表示tn+1时刻没有考虑天气影响的平均状态下的地表温度, 表示tn时刻没有考虑天气影响的平均状态下的地表温度，Ts′(tn+1)表示tn+1时刻实际天气条件下地表温度相对于平均天气因素条件下地表温度的波动,Ts′(tn)表示tn时刻实际天气条件下地表温度相对于平均天气因素条件下地表温度的波动；

S32、将tn时刻的地表温度归一化至tn+1时刻，即

S4、对S2所述IDTCM进行TASI航空遥感地表温度时间归一化，具体为：

S41、根据S1所述TASI航空遥感地表温度数据和地表覆盖类型数据，判断TASI航空遥感数据的每个像元的地物覆盖类型，在S2所述DTCM中找到每个像元的地物覆盖类型对应的输入参数，将所述输入参数输入可视化交互式数据语言(Interactive data language，IDL)程序实现初步时间归一化,得到TASI航空遥感地表温度的初步时间归一化结果S42、对实测站点的实测风速和S212所述地表温度的瞬时波动进行回归分析，得到回归方程，其中，地表温度瞬时波动为因变量，风速为自变量；

S43、利用克里金插值法将S42所述回归方程中的斜率和截距进行空间插值，得到两幅和TASI航空遥感地表温度数据具有相同空间分辨率的栅格影像，即斜率空间分布栅格影像和截距空间分布栅格影像，对S41所述实测站点的各个时刻实测风速进行空间插值，得到各个时刻风速的空间分布栅格影像，所述风速的空间分布栅格影像斜率空间分布栅格影像和截距空间分布栅格影像的空间分辨率相同；

S44、将S43所述风速的空间分布栅格影像W's(t)、斜率空间分布栅格影像k'和截距空间分布栅格影像b'，根据公式 进行栅格运算，得到空间分布的地表温度波动S45、对S41所述TASI航空遥感地表温度的初步时间归一化结果 和S44所述 进行栅格计算，得到基于IDTCM的TASI航空遥感地表温度时间归一化结果。

2.根据权利要求1所述的基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，其特征在于：S1所述实测站点真实地表温度数据的获取具体方式为：基于四分量净辐射传感器测得的地表上行长波辐射，大气下行长波辐射和地面实测的宽波段发射率，根据辐射传输方程↑ ↓计算得到地表真实温度，其中，L表示大气上行长波辐射，L表示大气下

行长波辐射，ε为四分量辐射视场内的混合地表发射率，σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数；

S1所述TASI航空遥感地表温度数据的获取具体方式为：

使用TASI数据得到TASI航空遥感温度数据，采用发射率分离算法对所述TASI航空遥感数据进行反演得到TASI航空遥感地表温度数据，所述航空遥感温度数据的空间分辨率为3米，所述反演误差小于等于1.5开尔文；

S1所述地表覆盖类型数据基于TASI航空遥感地表温度数据分类得到，所述地表覆盖类型数据空间分辨率为3米。

3.根据权利要求1所述的基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，其特征在于：S22所述天气条件包括：风速的大小、风速的波动剧烈程度和云量。

4.根据权利要求1所述的基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，其特征在于：S22所述影响因子集合在日内尺度上为天气状况因子。