时空融合技术在高时空分辨率NDVI数据重构中的应用

发布时间：2017-12-16 15:04

本文关键词：时空融合技术在高时空分辨率NDVI数据重构中的应用

【摘要】：归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)是植被生长状态、季节变化及植被覆盖度的重要指示因子，能比较直观地反映植被随时间变化的生长过程，已被广泛应用于区域级和全球的土地覆盖变化、植被及物候研究中。虽然兼具高空间分辨率与高时间分辨率（高时间序列）的NDVI数据在经过数据重构处理后能更加精确的描述植被等地物的时序变化特征，但由于大气、云污染等噪声因素的影响以及传感器成像系统的限制，高时空分辨率的NDVI数据难以直接获取，因而如何在现有技术条件下发展出可用于进行高时空分辨率NDVI数据生成及其重构的技术策略就成为上述应用的关键科学问题。作为多源遥感数据融合领域的新兴研究热点，时空融合技术能够有效地综合空间维与时间维的光谱变化信息，从而可借助低空间-高时间分辨率的遥感数据来得到兼具高空间和高时间分辨率的多光谱合成数据。本文即以时空融合技术为研究的出发点，拟通过分析高时空分辨率NDVI数据的生成与重构算法对典型地物光谱特征的预测精度来寻求NDVI数据在应用分析过程中的最佳处理策略。针对上述研究目标，本文的研究内容包括以下三个方面： 1）鉴于NDVI数据的区域性应用特点以及当前基于多数据对的时空融合模型的应用限制，，本文以基于单数据对的时空融合策略为技术依据，据此对当前两种主要的基于反射率的时空融合模型（自适应融合模型与半物理融合模型）进行充分的实验分析与对比，虽然半物理融合模型对具体波段的预测精度较高，但是STARFM算法对NDVI的预测能力较好； 2）对现存的三种较为常用的时间序列数据重构方法（非对称性高斯函数拟合、双Logistic函数拟合以及S-G滤波方法）进行深入的实验分析，从定性和定量角度全面对比上述方法的重构精度，三种数据重构方法均能去掉大部分的噪声使原始曲线变得平滑，S-G滤波表现的保真性最好； 3）以特定实验研究区的Landsat TM与MODIS反射率数据为例，通过分析由上述两种时空融合模型与三种数据重构算法间不同的流程组合及其对研究区内典型地物NDVI时序特征的预测效果，初步总结出通过STARFM算法和S-G数据重构方法获得可用性更高的NDVI时序数据及其时序特征。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237

【参考文献】

中国期刊全文数据库前10条

1 赵春霞,钱乐祥;遥感影像监督分类与非监督分类的比较[J];河南大学学报(自然科学版);2004年03期

2 冯露;岳德鹏;郭祥;;植被指数的应用研究综述[J];林业调查规划;2009年02期

3 吕蒙;钟悦之;;NDVI在生态环境研究中的应用进展[J];农村经济与科技;2011年06期

4 张若琳;万力;张发旺;石迎春;;土地利用遥感分类方法研究进展[J];南水北调与水利科技;2006年02期

5 林忠辉;莫兴国;;NDVI时间序列谐波分析与地表物候信息获取[J];农业工程学报;2006年12期

6 吴文斌;杨鹏;唐华俊;周清波;Shibasaki Ryosuke;张莉;;两种NDVI时间序列数据拟合方法比较[J];农业工程学报;2009年11期

7 江东,王乃斌,杨小唤,刘红辉;NDVI曲线与农作物长势的时序互动规律[J];生态学报;2002年02期

8 李正国;杨鹏;周清波;王仰麟;吴文斌;张莉;张小飞;;基于时序植被指数的华北地区作物物候期/种植制度的时空格局特征[J];生态学报;2009年11期

9 顾娟;李新;黄春林;;NDVI时间序列数据集重建方法述评[J];遥感技术与应用;2006年04期

10 李杭燕;颉耀文;马明国;;时序NDVI数据集重建方法评价与实例研究[J];遥感技术与应用;2009年05期