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基于SR-FSDAF多源影像融合的内陆水体NH_(3)-N反演研究
1
作者 马玉荣 柯美如 《无线电工程》 北大核心 2023年第11期2482-2491,共10页
利用遥感影像进行大范围水体NH_(3)-N动态监测和时空分析,可快速实时发现由NH_(3)-N引起的富营养化和发黑发臭等一系列问题。为了克服单一卫星观测无法同时获取高空间和高时相分辨率影像的问题,在FSDAF模型的基础上,提出了改进的时空融... 利用遥感影像进行大范围水体NH_(3)-N动态监测和时空分析,可快速实时发现由NH_(3)-N引起的富营养化和发黑发臭等一系列问题。为了克服单一卫星观测无法同时获取高空间和高时相分辨率影像的问题,在FSDAF模型的基础上,提出了改进的时空融合模型SR-FSDAF,基于ESPCN重构空间变化预测图像,生成由Landsat-8与MODIS影像融合的高空间和高时相分辨率影像,结合水质监测数据和遥感反射率光谱信息建立水体NH_(3)-N浓度反演模型以获取多时段大范围水体NH_(3)-N浓度值。以信阳市的主干河流为例进行了NH_(3)-N浓度的反演和时空分析,结果表明研究区域整体水体NH_(3)-N浓度呈现略微下降趋势,并有明显季节特征,潢河与浉河等支流部分河段由于工厂排污的影响导致氨氮污染较严重,需加强水质监测和污染治理。 展开更多
关键词 氨氮反演 时空融合模型 SR-fsdaf Landsat-8 MODIS
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基于FSDAF模型的红树林月尺度动态变化监测 被引量：6
2
作者 邓维熙 尤号田 +2 位作者 雷鹏 李卯森 陈建军 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期27-39,共13页
【目的】红树林是一种生长在海陆过渡地带的特殊珍稀木本植物群落,具有较高的经济价值,同时还能提供多种生态服务功能。然而,由于自然和人为干扰的双重影响,使红树林资源受到严重威胁,红树林资源保护工作迫在眉睫。红树林空间分布的准... 【目的】红树林是一种生长在海陆过渡地带的特殊珍稀木本植物群落,具有较高的经济价值,同时还能提供多种生态服务功能。然而,由于自然和人为干扰的双重影响,使红树林资源受到严重威胁,红树林资源保护工作迫在眉睫。红树林空间分布的准确获取及动态变化监测是红树林科学保护工作顺利开展的前提。目前光学卫星影像仍是大区域研究最常用的遥感数据源,但由于红树林所处海陆过渡地带多云雨,而常用中高分辨率光学卫星影像则受云雨影响较大,导致不易获取连续的高质量影像数据,致使现有变化监测频率多为年际变化,监测结果难以为红树林资源保护提供及时有效的数据支撑。【方法】时空融合模型通过将低空间分辨率影像与高空间分辨率影像融合从而预测某一时期影像,为基于离散光学影像重建连续高质量光学影像提供了可能,而FSDAF模型作为常用的时空融合模型,不仅模型所需影像数量较少,且对异质性较高区域有较强适用性。因此,本研究拟采用FSDAF模型,将Sentinel-2、Landsat-8与MODIS进行融合,从而构建以月为时间尺度的连续时间序列影像,并采用优选特征的面向对象随机森林分类方法提取月尺度时间序列红树林空间分布,进而实现红树林资源月尺度动态变化监测。【结果】基于FSDAF模型所得融合影像与原始影像高度相似,在无云区域两影像相关系数R^(2)为0.92,有云区域相对较低,R^(2)为0.73。同时,基于优选特征组合的面向对象随机森林分类方法能够实现红树林空间分布的精确提取,总体精度为96.84%,Kappa系数为0.88。基于月尺度时间序列红树林空间分布提取结果可知,2018年、2019年、2020年9—12月红树林面积分别增加了0.61、0.37和0.33 km^(2),而2018—2020年8—12月各月红树林面积分别增加了0.15、0.52、0.41、0.24、0.02 km^(2),由此可知2018—2020年不同月份红树林面积变化差异不同,最大差异为0.52 km^(2),而最小差异仅为0.02 km^(2)。【结论】1)基于FSDAF模型不仅可生成所需月份的影像数据,而且生成的融合影像与原始影像相关系数较高,可用于红树林月尺度动态变化监测。2)基于优选特征组合的面向对象随机森林分类方法能够实现红树林空间分布的精确提取。3)基于FSDAF模型生成的月尺度时序影像数据可实现红树林月尺度动态变化监测,提高了监测的时间频率,有利于发现红树林的变化并及时采取措施,可为红树林资源保护与恢复提供更加及时的数据支持。 展开更多
关键词 fsdaf模型 月尺度时间序列 红树林 随机森林分类 动态变化监测
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五种典型遥感时空信息融合算法在湿地区域植被指数重建中的适用性比较 被引量：3
3
作者 罗佳欢 严翼 +3 位作者 肖飞 刘欢 胡铮铮 王宙 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第2期60-69,共10页
为探讨不同遥感时空信息融合算法在水陆转换频繁、地物类型多样的湿地区域的适用性问题,该文以鄱阳湖样区为研究区,选取5种典型的时空信息融合算法(STARFM,ESTARFM,FSDAF,Fit-FC和STNLFFM)。根据不同时期地物差异状况,选取Landsat和MODI... 为探讨不同遥感时空信息融合算法在水陆转换频繁、地物类型多样的湿地区域的适用性问题,该文以鄱阳湖样区为研究区,选取5种典型的时空信息融合算法(STARFM,ESTARFM,FSDAF,Fit-FC和STNLFFM)。根据不同时期地物差异状况,选取Landsat和MODIS遥感数据分别开展枯水期、平水期2个时段的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)影像融合实验,并在空间和光谱2个维度进行算法精度评估。结果表明,仅一对粗细分辨率影像输入时,FSDAF算法在枯水期的融合预测效果最好,总体误差为0.4335;STNLFFM算法在平水期的融合预测效果最好,总体误差为0.5147;同时应用枯水期、平水期2对粗细分辨率影像时,ESTARFM算法融合预测效果最好,总体误差为0.4670。不同时空信息融合算法在湿地地区的适用性与研究区域内水体面积的占比情况有关,STNLFFM算法在水体区域的融合预测效果最好。 展开更多
关键词 时空信息融合 鄱阳湖湿地 fsdaf模型 STNLFFM模型 ESTARFM模型
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融合Sentinel-2和GF-6时序影像的工程动态监管
4
作者 谢玄 尹莉莉 +2 位作者 徐云凤 陈开俊 蔡林杰 《人民长江》 北大核心 2024年第S2期283-287,共5页
面对长江大保护相关工程项目在复杂环境下的高时效性和高分辨率监管需求,提出了一种多源遥感数据影像时空融合技术,旨在突破单一数据源在时效性和分辨率上的局限。基于FSDAF模型,对GF-6影像(2 m分辨率)与哨兵2号影像(15 m分辨率)进行时... 面对长江大保护相关工程项目在复杂环境下的高时效性和高分辨率监管需求,提出了一种多源遥感数据影像时空融合技术,旨在突破单一数据源在时效性和分辨率上的局限。基于FSDAF模型,对GF-6影像(2 m分辨率)与哨兵2号影像(15 m分辨率)进行时空融合,有效整合高空间分辨率与宽覆盖、高频次观测优势,构建了一套高时空分辨率的监测时序影像集。在长江大保护EPC项目典型工程——东山水质净化厂建设应用中,该技术弥补了GF-6时间序列上的空白,实现了工程进展的月频次动态跟踪,显著提升了施工过程的监管能力。研究成果不仅可为长江大保护EPC系列工程提供有力技术支持,也可为大范围建设工程监管提供创新方法与实践参考。 展开更多
关键词 工程监管 时空融合 fsdaf模型 Sentinel-2 GF-6 长江大保护
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3种时空融合算法在洪水监测中的适用性研究 被引量：7
5
作者 石晨烈 王旭红 +2 位作者 张萌 刘状 祝新明 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第2期111-119,共9页
洪水灾害的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但目前中高空间分辨率的遥感影像受卫星回访周期及天气的影响,限制了在洪水监测中的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来监测洪水灾害。以Gwydir和New Orleans 2地... 洪水灾害的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但目前中高空间分辨率的遥感影像受卫星回访周期及天气的影响,限制了在洪水监测中的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来监测洪水灾害。以Gwydir和New Orleans 2地区为研究区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STARFM)、时空反射率解混模型(spatial and temporal reflectance unmixing model,STRUM)和灵活的时空融合模型(flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF)3种流行算法融合MODIS和Landsat影像,获得Landsat融合影像,采用支持向量机(support vector machine,SVM)对融合影像分类来提取洪水信息,并对其结果进行精度评估。实验结果表明,3种时空融合算法能够有效应用到洪水监测中,且FSDAF算法融合结果在2个研究区都优于STARFM和STRUM。在Gwydir研究区,STARFM,STRUM和FSDAF 3种算法洪水分类总体精度分别为0.89,0.90和0.91,Kappa系数分别为0.63,0.64和0.67;在New Orleans研究区,3种融合算法洪水分类精度为0.90,0.89和0.91,Kappa系数分别为0.77,0.76和0.81。此研究表明时空融合算法能够有效应用到洪水监测中。 展开更多
关键词 时空融合 洪水监测 高时空分辨率 STARFM模型 STRUM模型 fsdaf模型
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面向GF-1 WFV数据和MODIS数据的时空融合算法对比分析 被引量：6
6
作者 平博 孟云闪 苏奋振 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期157-167,共11页
对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾... 对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾的有效方法。根据原理不同,时空融合算法可以分为基于线性模型的融合算法、基于光谱解混的融合算法等。高分卫星产品是近几年中国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,对于该类数据的时空融合研究仍然较少。因此,本文拟采用4种常见的时空融合算法(STARFM、FSDAF、STDFA、Fit_FC)实现GF-1 WFV数据与MODIS数据的时空融合,分析这几种方法对GF-1 WFV数据时空融合的有效性和精度,从而为后续的研究提供一定依据。 展开更多
关键词 时空融合算法 高分卫星 MODIS STARFM fsdaf STDFA
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喀斯特高原区多源遥感数据时空融合模型适用性分析 被引量：5
7
作者 陈啟英 安裕伦 奚世军 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第16期6538-6546,共9页
喀斯特石漠化综合治理防治措施已落实到小流域等较小空间单元内,迫切需要高时空分辨率植被覆盖度等数据支撑相关研究。由于技术和预算的限制,单一传感器难以获取同时满足高空间、高时间分辨率的数据,时空融合技术是目前解决遥感数据缺... 喀斯特石漠化综合治理防治措施已落实到小流域等较小空间单元内,迫切需要高时空分辨率植被覆盖度等数据支撑相关研究。由于技术和预算的限制,单一传感器难以获取同时满足高空间、高时间分辨率的数据,时空融合技术是目前解决遥感数据缺失和“时空矛盾”的重要方法之一。以Landsat8 OLI数据与MODIS数据为数据源,以喀斯特高原20 km×20 km区域为实验区,采用时空自适应反射融合模型(spatial and temporal adaptive rcflectance fusion model,STARFM)、增强型时空自适应反射融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive rcflectance fusion model,ESTARFM)、灵活的时空数据融合模型(flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF)模型三种模型融合生成高时空分辨率数据,分析三种模型在喀斯特高原区的应用能力。结果表明:STARFM、ESTARFM、FSDAF三种模型的融合影像与真实影像的R均高于0.6,ESTARFM模型的融合影像与真实影像的相关性最高,空间细节最为清晰,层次性更明显;ESTARFM模型在地表破碎,异质性较高的喀斯特高原区具有较好的适用能力。 展开更多
关键词 喀斯特高原 时空融合 STARFM ESTARFM fsdaf
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温度植被干旱指数时空融合模型对比 被引量：16
8
作者 李超 李雪梅 +1 位作者 田亚林 任瑞 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期832-844,共13页
为实时准确地对新疆农业干旱程度进行反演监测,以新疆焉耆盆地为例,通过运用时空自适应反射率融合模型(Spatio Temporal Adaptive Reflectivity Fusion Model,STARFM)、增强型STARFM(Enhanced STARFM,ESTARFM)模型及灵活的时空数据融合... 为实时准确地对新疆农业干旱程度进行反演监测,以新疆焉耆盆地为例,通过运用时空自适应反射率融合模型(Spatio Temporal Adaptive Reflectivity Fusion Model,STARFM)、增强型STARFM(Enhanced STARFM,ESTARFM)模型及灵活的时空数据融合模型(Flexible Spatio Temporal Data Fusion,FSDAF)这3种常见的模型对Landsat 8和MODIS数据进行融合,构建了温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),并采用土壤相对湿度(Relative Soil Moisture,RSM)数据对TVDI反演结果进行了验证。结果表明:①3种数据融合模型所模拟预测的干旱因子(归一化植被指数和地表温度)与真实Landsat 8数据所反演的干旱因子相比,ESTARFM模型模拟预测的干旱因子判定系数(R2)和均方根误差(RMSE)均优于其他两种模型,归一化植被指数(NDVI)的R2和RMSE分别达到了0.924和0.076,地表温度(LST)的R2和RMSE分别达到了0.877和2.799;②3种数据融合模型模拟预测的TVDI通过与真实Landsat 8数据反演的TVDI及RSM数据进行对比验证,发现ESTARFM模型模拟预测的TVDI与上述两种数据之间的R2也均优于其他两种模型,分别达到了0.873和0.248。ESTARFM模型在一定程度上更能准确地模拟预测同时期Landsat 8影像的TVDI分布状况。 展开更多
关键词 Landsat 8-MODIS STARFM ESTARFM fsdaf TVDI
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时空融合模型研究义马矿区植被动态演变 被引量：3
9
作者 王宏宇 王瑞华 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期180-190,共11页
针对义马矿区植被覆盖的动态演变,以及时空融合模型在小区域矿区应用的适宜性问题,该文采用灵活的时空数据融合方法(FSDAF),结合像元二分模型,构建义马矿区2002—2022年生长季的植被覆盖度(FVC)数据,并对植被的动态演变特征展开详细分... 针对义马矿区植被覆盖的动态演变,以及时空融合模型在小区域矿区应用的适宜性问题,该文采用灵活的时空数据融合方法(FSDAF),结合像元二分模型,构建义马矿区2002—2022年生长季的植被覆盖度(FVC)数据,并对植被的动态演变特征展开详细分析。结果表明:21 a来研究区FVC整体无明显上升和下降趋势,由2002年的0.5226变化为2022年的0.5252,但波动起伏较大,2002—2008年呈增长趋势,2008—2013年呈下降趋势,2013—2016年呈上升趋势,2016—2022年呈下降趋势;21 a来义马矿区改善的面积占比为52.95%,集中于陕渑煤田和义马煤田的周围区域,退化的面积占比为47.05%,集中于陕渑煤田的北侧、宜洛煤田的南侧和东南侧,整体呈现“西部改善,东部退化”的局面;矿区内受地形的影响最大,气象影响最小,高程的q值为0.2458,气温的q值为0.0926;基于FSDAF模型构建长时序FVC数据,能够较好地弥补矿区植被生长旺季中缺失月份的FVC信息。 展开更多
关键词 义马矿区 fsdaf 长时序监测 植被覆盖度
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