结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

发布时间：2017-08-11 17:14

本文关键词：结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

【摘要】：高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。
【作者单位】：北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院;
【关键词】： 像元分解 降尺度 STARFM 遥感 数据融合 CDSTARFM
【基金】：国家自然科学基金(编号:41301444) 高分辨率对地观测系统重大专项北京高等学校“青年英才计划”~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 引用格式:谢登峰,张锦水,孙佩军,潘耀忠,云雅,袁周米琪.2016.结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合.遥感学报,20(1):62-72Xie D F,Zhang J S,Sun P J,Pan Y Z,Yun Y and Yuan Z M Q.2016.Remote sensing data fusion by combiningSTARFM and downscaling mixed pixel algor

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