基于多源遥感数据的时空数据融合算法研究

发布时间：2021-09-15 21:20

　　受技术限制的影响,传感器在获取地面数据时通常难以同时兼顾到数据的空间分辨率和时间分辨率,导致影像数据在空间分辨率和时间分辨率方面存在不可调和的矛盾,从而无法满足大范围、高精度、快速变化的地面信息遥感监测。时空融合技术通过建立高空间与高时间分辨率数据之间的变化关系,对高空间分辨率数据的空间细节分布特征与高时间分辨率数据的时间变化信息进行有机结合,是解决单一传感器数据所存在问题的有效方法。随着时空数据融合算法的不断提出和改进,遥感数据的时空融合效果逐渐得到了改进,对高空间与高时间分辨率数据在时间上的变化进行分析,是建立高空间与高时间分辨率数据变化关系的关键。此外,在光学遥感数据获取极其困难的多云雾地区,即使是在有效的时空数据融合算法的支持下,也难以实现高时空分辨率的数据融合。针对不同传感器数据在同一像元位置所产生的像元差值问题,结合地物变化对不同传感器数据观测值的影响。本文将地物分成耕地、林地、建筑以及水体四个类别,利用多源遥感数据,提取高空间分辨率与高时间分辨率数据在不同地类上的反射率差值数据和光学遥感与SAR数据在不同地类上的像元差值数据,并运用时间序列分析的方法对不同传感器数据在不同... 

【文章来源】：云南师范大学云南省

【文章页数】：100 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

第2章高空间与高时间分辨率数据的反射率差值分析11图2.1研究区地理位置Fig.2.1Locationofthestudyarea2.2反射率差值分析方法高空间分辨率与高时间分辨率数据的反射率差值提取是反射率差值分析的基础和前提。首先，对高空间分辨率和高时间分辨率数据进行预处理，包括大气校正、格式转换以及投影转换等；然后，分别提取每一种传感器数据的可见光和近红外波段，用于高空间分辨率数据与高时间分辨率数据在各波段的反射率差值提取；最后，分别提取不同波段、不同时相上耕地、林地、建筑以及水体的反射率差值数据。对每一组反射率差值数据进行分析，是本章的又一重点内容，且分析结果决定了下一步的研究方向。本章将在R语言的基础上，对每一组反射率差值序列进行分析。当时间序列为白噪声时，说明该序列的观察值之间没有任何相关性，反射率差值在时间上的变化不包含任何趋势或季节变化，对未来的发展变化预测也没有任何帮助，应立即停止分析。否则，可以通过差分运算、时间序列分解等一系列方法，提取时间序列中所包含的趋势或季节信息，并对反射率差值的时间变化进行趋势拟合，最终建立新的反射率差值变化模型，具体过程如图2.2所示。

反射率差值的提取与分析流程图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于模糊集理论的彩色图像融合分割[J]. 赵静,黄国满.  测绘与空间地理信息. 2018(08)
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[5]Sentinel-2卫星影像的大气校正方法[J]. 苏伟,张明政,蒋坤萍,朱德海,黄健熙,王鹏新.  光学学报. 2018(01)
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[7]Sentinel-1 TOPS影像干涉处理与形变监测[J]. 黄其欢,王一安.  大地测量与地球动力学. 2017(04)
[8]遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状[J]. 刘建波,马勇,武易天,陈甫.  遥感学报. 2016(05)
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[10]Sentinel-1卫星综述[J]. 杨魁,杨建兵,江冰茹.  城市勘测. 2015(02)

硕士论文
[1]多源遥感数据融合生成高时空分辨率地表温度研究与验证[D]. 孙晨红.西安科技大学 2015
[2]基于像素级的遥感图像融合算法研究[D]. 孙丽真.吉林大学 2008



本文编号：3396820