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地表温度时空融合模型性能对比:地表环境、空间尺度差异及数据相关性的影响分析
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作者 陈欣远 佘楚楚 +4 位作者 王猛猛 张正加 李冉 李阳阳 刘修国 《遥感学报》 北大核心 2025年第12期3575-3594,共20页
时空融合是当前结合影像高空间分辨率和高时间分辨率两种属性最有效的方法,对精细化遥感数据产品的生产具有重要意义。然而,绝大多数时空融合模型都是基于地表反射率和植被指数开发,较少应用于地表温度LST(Land Surface Temperature);另... 时空融合是当前结合影像高空间分辨率和高时间分辨率两种属性最有效的方法,对精细化遥感数据产品的生产具有重要意义。然而,绝大多数时空融合模型都是基于地表反射率和植被指数开发,较少应用于地表温度LST(Land Surface Temperature);另外,现有的地表温度时空融合模型评价未充分考虑不同数据组合与数据相关性对模型性能的影响。为此,本文基于4种类型的时空融合模型(增强型自适应反射融合模型ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、时空反射解混模型STRUM(Spatial and Temporal Reflectance Unmixing Model)、灵活时空数据融合FSDAF(Flexible Spatiotemporal Data Fusion)模型和增强型深度卷积时空融合网络EDCSTFN(Enhanced Deep Convolutional Spatiotemporal Fusion Network)),比较各模型的地表温度融合结果,同时分析地表环境、数据空间尺度差异以及数据相关性对融合结果的影响。结果表明:(1)EDCSTFN模型融合LST精度最高,其次是FSDAF和ESTARFM模型,STRUM模型精度相对较差;ESTARFM和EDCSTFN模型的融合影像目视效果更优,STRUM和FSDAF模型的融合影像相对较为平滑;(2)4种模型在地物结构单一区域融合效果最理想,其次是物候变化明显区域,在地表覆盖类型复杂区域融合效果欠佳。EDCSTFN模型在不同地表环境下均保持高水平精度,尤其是地表覆盖类型复杂区域,但在地物结构简单的区域表现不如ESTARFM模型;(3)随着空间尺度差异的增大,ESTARFM、STRUM和FSDAF模型的融合精度表现为规律性下降,而EDCSTFN模型并没有下降的趋势;(4)随着数据相关性的降低,4种模型的融合精度均呈现规律性降低,其中EDCSTFN模型表现出相对较好的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 时空融合 地表温度 增强型自适应反射融合模型 时空反射解混模型 灵活时空数据融合模型 增 强型深度卷积时空融合网络
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