结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合 被引量：12

1

作者 谢登峰 张锦水 +3 位作者 孙佩军 潘耀忠 云雅 袁周米琪 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期62-72,共11页

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(Down... 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"。 展开更多

关键词 像元分解 降尺度 starfm 遥感 数据融合 CDstarfm

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基于半方差函数的STARFM改进模型 被引量：8

2

作者 王昆 张丽 +1 位作者 王志勇 田丰 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期140-142,92,共4页

基于空间变异理论,本文提出了一种基于半方差函数的STARFM改进模型。该模型利用半方差函数分析基准Landsat影像的空间统计特性,确定影像各波段的空间相关距离——变程,然后将变程的2倍作为STARFM模型滑动窗口的宽度,预测了指定MDOIS时刻... 基于空间变异理论,本文提出了一种基于半方差函数的STARFM改进模型。该模型利用半方差函数分析基准Landsat影像的空间统计特性,确定影像各波段的空间相关距离——变程,然后将变程的2倍作为STARFM模型滑动窗口的宽度,预测了指定MDOIS时刻的Landsat影像;改变滑动窗口大小后的预测影像和实际观测影像各波段的平均绝对差值和平均差值均大于利用半方差函数确定滑动窗口宽度的预测影像,表明STARFM改进模型具有优越性。 展开更多

关键词 starfm模型 空间变异 融合 半方差函数

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利用STARFM模型提高复杂地表下复种指数遥感提取精度 被引量：3

3

作者 张伟 李玮 +4 位作者 陶冠宏 李爱农 覃志豪 雷光斌 陈艺曦 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第21期175-185,共11页

复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而,传统方法存在对影像获取条件要求较高,或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空分辨率数据融合算法(如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM)能有效地结合... 复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而,传统方法存在对影像获取条件要求较高,或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空分辨率数据融合算法(如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM)能有效地结合不同数据的优势,有望被应用于提高复杂地表区域复种指数的提取精度。该研究以LandsatTM(Thematic Mapper)及MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)为数据源,基于STARFM模型,构建了川东丘陵某区域内2010-2011年的Landsat-like时序NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据集,进而提取了该区域2010年冬季作物种植区及盐亭县2011年耕地复种指数的空间分布情况。利用目视解译样点(1509个)验证及多尺度(30~4000 m)验证方法,对不同方法提取的2010年冬季作物种植区进行了对比分析。结果表明:1)在30m空间尺度上,基于Landsat影像分类法的总体验证精度为89.73%,高于基于Landsat-like时序NDVI峰值法的54.94%;2)在250~4000 m空间尺度上,基于Landsat-like时序NDVI峰值法的总体验证精度比基于MODIS时序NDVI峰值法高3%~7%。利用统计年鉴及调查样点(73个)数据,对基于新方法提取的盐亭县2011年耕地复种指数结果进行了验证,在县域尺度上其与统计数据非常接近;其与调查样点的总体验证精度达到73.97%。综上,基于数据融合算法提高数据源空间分辨率的方式,不仅能够提高复杂地表复种指数结果的空间精细程度和提取精度,而且在实际应用中也有很好的实用性。 展开更多

关键词 遥感 NDVI 时空数据融合 复种指数 starfm 地表复杂区域

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STARFM算法生成湿地类型TM反射率数据的应用评价 被引量：3

4

作者 赵艳丽 李大成 +1 位作者 贾琇明 崔鹏燕 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第3期267-270,283,共5页

当前数据获取条件下,很难直接获得兼具高时间与高空间分辨率的多光谱遥感数据,提出利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflection Fusion Model)算法来合成高时间序列的高空间分辨率数据。该算法在我国地理区域的适用性与预测... 当前数据获取条件下,很难直接获得兼具高时间与高空间分辨率的多光谱遥感数据,提出利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflection Fusion Model)算法来合成高时间序列的高空间分辨率数据。该算法在我国地理区域的适用性与预测精度验证等工作尚未充分展开。为此,以内蒙古呼伦湖湿地自然保护区为研究样区,并借助于Landsat-5 TM(Thematic Mapper)与高时序MODIS反射率产品,利用STARFM算法生成具有高时序特征的TM数据,进而将其与真实TM数据进行对比验证分析。结果表明:STARFM算法能够在空间上保持一定预测精度的条件下,对湿地区域内不同地物类别随时相的变化特征具有较好的预测能力,尤其适用于对反射特征随时相变化较小的湿地区域进行时空拟合或数据预测研究。 展开更多

关键词 呼伦湖湿地 starfm 高时空分辨率 Landsat-5 TM

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基于STARFM的草地地上生物量遥感估测研究——以甘肃省夏河县桑科草原为例 被引量：8

5

作者 张玉琢 杨志贵 +6 位作者 于红妍 张强 杨淑霞 赵婷 许画画 孟宝平 吕燕燕 《草业学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期23-34,共12页

遥感数据具有实时、动态、大范围等特点,在草地资源监测与管理研究中获得了广泛应用。然而,单一的遥感植被指数无法同时满足草地地上生物量观测中时空分辨率的需求。因此,本研究基于时间序列Landsat NDVI和MODIS NDVI数据,结合时空融合... 遥感数据具有实时、动态、大范围等特点,在草地资源监测与管理研究中获得了广泛应用。然而,单一的遥感植被指数无法同时满足草地地上生物量观测中时空分辨率的需求。因此,本研究基于时间序列Landsat NDVI和MODIS NDVI数据,结合时空融合算法(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STARFM),生成了2000-2016年高时空分辨率的植被指数数据集(NDVI_(STARFM),时间分辨率为16 d,空间分辨率为30 m,并基于2013-2016年地面实测草地地上生物量数据,构建了夏河县桑科草原高寒草地地上生物量遥感反演模型,分析了2000-2016年研究区草地地上生物量生长状况和变化趋势。结果表明:1)基于NDVI_(STARFM)的最优估测模型为乘幂模型,其R^(2)为0.58,均方根误差(root mean square error,RMSE)为795.62 kg·hm^(-2),模型的表现能力次于Landsat NDVI最优估测模型(R^(2)=0.76,RMSE=634.83 kg·hm^(-2)),而优于MODIS NDVI最优估测模型(R^(2)=0.24,RMSE=937.79 kg·hm^(-2));2)基于NDVI_(STARFM)最优估测模型对各样区草地地上生物量总产的估测精度优于MODIS NDVI而次于Landsat NDVI,总体精度达84.05%;3)2000-2016年来,夏河县研究区草地地上生物量总体呈现增加趋势,其中90%左右的区域年增量大于30 kg·hm^(-2),草地地上生物量呈现减少趋势的区域仅占2.30%。 展开更多

关键词 高寒草甸 starfm 生物量估测模型 时空动态变化 MODIS LANDSAT

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基于STARFM模型的遥感影像融合 被引量：4

6

作者 彭检贵 罗为检 +1 位作者 宁小斌 邹泽林 《中南林业调查规划》 2018年第3期32-37,共6页

Landsat遥感数据是区域资源与环境研究的重要数据源,但受时间分辨率及阴雨天气的影响,难以获得大范围的相同时相数据。因此利用时空融合技术,充分发挥多源遥感数据的优势,获取大范围相同时相的遥感数据具有重要的意义。以长沙市为研究区... Landsat遥感数据是区域资源与环境研究的重要数据源,但受时间分辨率及阴雨天气的影响,难以获得大范围的相同时相数据。因此利用时空融合技术,充分发挥多源遥感数据的优势,获取大范围相同时相的遥感数据具有重要的意义。以长沙市为研究区,利用STARFM模型融合生成了具备高空间和高时间分辨率的Landsat影像,并分析了原始影像与融合影像的相关性以及STARFM算法的适应性。结果表明:利用STARFM模型融合生成的融合影像和原始影像的相关性较高,证明STARFM算法的适应性较好,为该算法的适应性研究提供了实证。 展开更多

关键词 数据融合 Landsat8 MODIS starfm

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考虑时空融合环境因子的土壤含水率机器学习反演模型优化

7

作者 李瑞平 赵建伟 +3 位作者 王福强 王欢 于欣 苗存立 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期370-379,共10页

植被指数作为构建土壤含水率反演模型的关键要素之一,主要来源于遥感影像的提取。针对高时空分辨率影像难以获取的缺点,采用对象级处理策略的自适应时空融合模型(OL-STARFM)对研究区遥感影像融合,提取融合后的归一化植被指数(NDVI)、地... 植被指数作为构建土壤含水率反演模型的关键要素之一,主要来源于遥感影像的提取。针对高时空分辨率影像难以获取的缺点,采用对象级处理策略的自适应时空融合模型(OL-STARFM)对研究区遥感影像融合,提取融合后的归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)和植被干旱指数(TVDI)作为环境变量,结合土地利用类型、土壤质地、蒸散量、高程、坡向、坡度、原始影像植被干旱指数(TVDI)、归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST),以及气温、降水量和风速作为建模因子,构建基于多元线性逐步回归(MLSR)、随机森林(RF)和梯度提升机(GBM)3种方法的土壤含水率反演模型,并进行优化分析。研究结果表明:地表温度是影响土壤含水率空间变异性的关键影响因素(R为-0.46),其次为蒸散量(-0.43)、气温(-0.39)、融合后归一化植被指数(0.38)、原始归一化植被指数(0.36)、土地利用类型(0.31)、融合后干旱植被指数(-0.3)、原始干旱植被指数(-0.28)、降水量(0.27)、土壤质地(0.27)、坡向(-0.25)、高程(0.26)、坡度(-0.20)及风速(-0.20);MLSR表现出较强的模型线性处理能力。非线性处理中RF回归模型最稳定,GBM模型则具有最高的精确度,R^(2)为0.910,MAE、MSE及RMSE分别为2.12%、6.89%和2.62%;多元逐步回归方法在土壤含水率反演过程中预测准确率较低,显示出线性模型在处理复杂关系处理时的局限性;OL-STARFM融合方法提取的TVDI和NDVI与土壤含水率的相关系数分别为-0.41和0.38,均高于单一影像提取的植被指数与土壤含水率的相关性,并且有效提高了土壤含水率反演模型的精度,表明该方法在土壤含水率反演模型构建中的可行性,为获取连续的高时空分辨率影像进而有效连续监测土壤含水率提供了理论依据。 展开更多

关键词 土壤含水率 遥感反演模型 时空融合 环境因子 OL-starfm 机器学习算法

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融合多源遥感数据的雄安新区植被覆盖动态演变研究

8

作者 王宏宇 王瑞华 马志春 《地理空间信息》 2025年第9期75-79,92,共6页

以MODIS和Landsat数据集为基础,采用时空自适应反射率融合模型(STARFM)和像元二分模型,计算得到雄安新区2001—2021年植被生长季的长时序植被覆盖度(FVC),并探究了其时空变化特征和驱动机制。结果表明:(1)长时序FVC数据能有效填补小区... 以MODIS和Landsat数据集为基础,采用时空自适应反射率融合模型(STARFM)和像元二分模型,计算得到雄安新区2001—2021年植被生长季的长时序植被覆盖度(FVC),并探究了其时空变化特征和驱动机制。结果表明:(1)长时序FVC数据能有效填补小区域植被旺季FVC信息缺失的不足,提高特定区域FVC动态分析的精度;(2)2001—2021年雄安新区植被覆盖情况一般,FVC均值为0.567 1,整体呈明显退化趋势,空间差异较大,较高和高植被覆盖区域集中在安新县和容城县,较低和低植被覆盖区域集中在雄县;(3)雄安新区FVC的阶段性变化存在较高的空间异质性,气象因素对FVC变化的影响最大,其中降雨量的解释力度均值高达0.254 4,人为因素次之,地形和土壤因素最小,其中高程解释力度均值仅为0.092 8。 展开更多

关键词 雄安新区 starfm 长时序监测 FVC

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基于多源遥感数据融合的神东矿区植被覆盖变化及其驱动力分析

9

作者 范沁河 仝学平 +1 位作者 焦轶恒 张弛 《草原与草坪》 CAS CSCD 2024年第4期141-153,共13页

【目的】揭示神东矿区长时序下植被覆盖变化特征及其演变机理对矿区的生态修复和可持续发展具有重要意义。【方法】利用STARFM方法融合Landsat和MODIS数据,构建2000-2022年神东矿区的长时序核归一化植被指数(k NDVI)数据,分析其变化趋势... 【目的】揭示神东矿区长时序下植被覆盖变化特征及其演变机理对矿区的生态修复和可持续发展具有重要意义。【方法】利用STARFM方法融合Landsat和MODIS数据,构建2000-2022年神东矿区的长时序核归一化植被指数(k NDVI)数据,分析其变化趋势,利用偏相关分析和地理探测器模型探究矿区植被覆盖变化的驱动机制。【结果】1)基于STARFM方法融合的年kNDVI与年kNDVI影像具有较强的相关性(R^(2)=0.864),表明融合后的Landsat影像精度较高。2) 2000-2022年神东矿区植被整体呈现明显改善趋势,显著改善面积占比达到90.36%。3)土地利用类型是影响神东矿区植被覆盖度的最主要驱动因素;此外,气象因子对kNDVI的约束力先增强后减弱。【结论】研究结果可为更好构建可持续、绿色矿山提供科学依据。 展开更多

关键词 神东矿区 kNDVI 植被覆盖 时空变化 趋势分析 starfm

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MODIS和HJ-1CCD数据时空融合重构NDVI时间序列 被引量：10

10

作者 孙锐 荣媛 +1 位作者 苏红波 陈少辉 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期361-373,共13页

遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据。以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1 CCD数据和MODIS数据,对STARFM算法进行了改进,(1)考虑了不同... 遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据。以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1 CCD数据和MODIS数据,对STARFM算法进行了改进,(1)考虑了不同地物对光谱响应的差异,为减少分类错误利用统计学上()对分类数据进行筛选,按照不同地物类型分别利用线性拟合方法修改光谱距离权重;(2)定义了预测半径,对HJ-1 CCD数据因外界影响而缺失的影像进行了预测。结果表明,与真实影像相比,预测结果呈现了较好的空间一致性,相关系数均达到了极显著相关,改进算法的预测精度要高于原算法。利用该方法将HJ-1 CCD NDVI的空间变化信息与MODIS NDVI时间变化信息有机结合重构了高时空分辨率NDVI序列,有效补充了HJ-1CCD NDVI的缺失数据集。 展开更多

关键词 NDVI序列 时空融合 HJ-1 CCD MODIS starfm

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基于局部空间自相关分析的时空数据融合 被引量：5

11

作者 康峻 王力 +2 位作者 牛铮 高帅 邬明权 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期1176-1181,共6页

由于受到16d重访周期与云等对数据质量的影响,具有时间与空间连续性的Landsat 8OLI观测数据难以直接获取。考虑地物分布的空间自相关性,提出一种基于STARFM模型改进的局部自相关时空数据融合模型(LASTARFM),以新疆维吾尔自治区喀什地区... 由于受到16d重访周期与云等对数据质量的影响,具有时间与空间连续性的Landsat 8OLI观测数据难以直接获取。考虑地物分布的空间自相关性,提出一种基于STARFM模型改进的局部自相关时空数据融合模型(LASTARFM),以新疆维吾尔自治区喀什地区叶城县为研究区,利用Landsat 8OLI数据和MODIS数据的红光波段和近红外波段进行融合方法测试。结果表明:利用LASTARFM模型得到的融合影像,与真实影像NDVI相关系数达到0.92;在局部空间自相关性低的区域比STARFM模型影像反映出更多地物细节,具有更高的融合精度;在土地利用类型发生显著变化的区域与真实影像具有一定差异。 展开更多

关键词 局部空间自相关分析 LANDSAT MODIS 时空数据融合 starfm

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基于超分辨率重建的多时相MODIS与Landsat反射率融合方法 被引量：6

12

作者 赵永光 黄波 汪超亮 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期590-608,共19页

提出一种基于超分辨率重建的MODIS与Landsat反射率图像融合方法,以STARFM算法与超分辨率重建为基础,使用观测的MODIS和Landsat地表反射率图像预测给定时刻的Landsat合成反射率图像。该方法利用基于稀疏表示的超分辨率重建方法对MODIS图... 提出一种基于超分辨率重建的MODIS与Landsat反射率图像融合方法,以STARFM算法与超分辨率重建为基础,使用观测的MODIS和Landsat地表反射率图像预测给定时刻的Landsat合成反射率图像。该方法利用基于稀疏表示的超分辨率重建方法对MODIS图像进行分辨率增强,实验结果表明这一操作能够增加原MODIS图像的空间细节,有助于提高STARFM算法的预测精度;另一方面,考虑输入两个基时刻图像相差较大时原STARFM算法预测的反射率会存在"时间平滑"的问题,限制每次只使用一个基时刻MODIS和Landsat图像对进行STARFM预测,使用逐图像块选择策略,从由两个基时刻图像分别进行预测得到的两组预测图像中选择最优的预测,同样得到了优于STARFM算法的预测结果。 展开更多

关键词 数据融合 starfm 超分辨率重建 高时空分辨率 LANDSAT MODIS

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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

13

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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遥感数据时空融合技术在农作物监测中的适应性研究 被引量：10

14

作者 蔡德文 牛铮 王力 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2012年第6期927-932,共6页

受卫星回访周期及云的影响,大范围研究区同一时期的Landsat卫星数据很难获取,因而国内外学者提出了遥感影像时空融合技术。以石河子为实验区,利用STARFM(Spatial and Tempo-ral Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合生成了高时... 受卫星回访周期及云的影响,大范围研究区同一时期的Landsat卫星数据很难获取,因而国内外学者提出了遥感影像时空融合技术。以石河子为实验区,利用STARFM(Spatial and Tempo-ral Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合生成了高时空分辨率TM影像,对不同作物类型真实反射率与融合影像反射率作相关性分析,分析了遥感数据时空融合技术在新疆农作物监测中的适用性。结果表明:利用STARFM模型模拟得到的融合影像与真实影像间的相关性较高,但当地物类型发生变化时,融合影像与真实影像间将存在明显的差异。地物类型变化作物融合影像反射率与真实影像反射率间的相关性较小。 展开更多

关键词 数据融合 starfm模型 LANDSAT MODIS

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基于时序NDVI数据的洞庭湖区湿地植被类型信息提取 被引量：5

15

作者 刘晓农 邢元军 罗鹏 《林业资源管理》 北大核心 2017年第4期103-109,共7页

洞庭湖湿地是我国及国际重要的湖泊湿地,基于遥感时空融合模型,通过融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,得到时序Landsat NDVI数据,并利用时序Landsat NDVI数据对湿地植被信息进行提取。研究结果表明,该方法能... 洞庭湖湿地是我国及国际重要的湖泊湿地,基于遥感时空融合模型,通过融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,得到时序Landsat NDVI数据,并利用时序Landsat NDVI数据对湿地植被信息进行提取。研究结果表明,该方法能够有效提取研究区湿地植被类型,总体分类精度与Kappa系数分别为91.52%与0.85,较单时相Landsat8 OLI光谱影像总体分类精度与Kappa系数分别提高了4.16%和0.03。苔草沼泽、芦苇沼泽、杨树林沼泽和水稻田几种湿地植被的分类精度提高较为明显,用户精度分别提高了2.35%,0.67%,10.47%和4.75%,生产者精度则分别提高了3.57%,2.31%,10.11%和6.21%。研究结果可为阴雨天气较多的南方地区的湿地信息提取提供有效的技术和方法。 展开更多

关键词 时序序列 NDVI starfm 洞庭湖区 湿地植被

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基于深度学习与超分辨率重建的遥感高时空融合方法 被引量：6

16

作者 张永梅 滑瑞敏 +1 位作者 马健喆 胡蕾 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期1578-1586,共9页

针对遥感影像的“时空矛盾”,提出一种改进STARFM的遥感高时空融合方法。利用SRCNN对低分辨率影像进行超分辨率重建,由于所融合的2组影像分辨率差距过大,网络训练困难,先将2组影像均采样至某一中间分辨率,使用高分辨率影像作为低分辨率... 针对遥感影像的“时空矛盾”,提出一种改进STARFM的遥感高时空融合方法。利用SRCNN对低分辨率影像进行超分辨率重建,由于所融合的2组影像分辨率差距过大,网络训练困难,先将2组影像均采样至某一中间分辨率,使用高分辨率影像作为低分辨率影像的先验知识进行SRCNN重建,再将得到的中间分辨率影像重采样后以原始高分辨率影像作为先验知识进行第2次SRCNN重建,得到的最终重建图像相比原先使用插值法重采样所得图像,在PSNR和SSIM上均有提升,缓解了传感器差异所造成的系统误差。STARFM融合方法在筛选相似像元与计算权重时均使用专家知识提取人工特征,基于STARFM时空融合的基本思想,以SRCNN作为基本框架自动提取特征,实验结果表明,其MSE值相比原方法更低,进一步提高了遥感时空融合的质量,有利于充分利用遥感影像。 展开更多

关键词 时空融合 改进starfm SRCNN 自动特征提取

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多云雾地区高时空分辨率植被覆盖度构建方法研究 被引量：1

17

作者 陈阳 范建容 +4 位作者 张云 李胜 甘泉 应国伟 曹伟超 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期518-529,共12页

针对多云雾地区高时空分辨率数据缺乏现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,通过时空适应反射率融合模型(STARFM)有效地将TM的较高空间分辨率与MODIS的高时间分辨率融合在一起,构建了研究区植被生长峰值阶... 针对多云雾地区高时空分辨率数据缺乏现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,通过时空适应反射率融合模型(STARFM)有效地将TM的较高空间分辨率与MODIS的高时间分辨率融合在一起,构建了研究区植被生长峰值阶段的NDVI数据;然后,以植被生长峰值阶段的NDVI为输入,基于地表覆被类型,综合应用等密度和非密度亚像元模型对研究区的植被覆盖度进行估算。结果表明:(1)即使数据源存在大量的云雾,且存在一定的时相差异,研究区植被覆盖度的估算结果过渡自然,不存在明显的不接边效应;(2)以植被生长峰值阶段的NDVI数据为输入进行植被覆盖度估算,有效拉开了同一地表覆被类型不同覆盖度像元的NDVI梯度,提高了亚像元估算模型对输入数据的抗扰动性;(3)基于地表覆被类型,应用亚像元混合模型,能够提高植被覆盖度的估算精度。经野外实测数据验证,总体约85%的估算精度表明,针对高时空分辨率遥感数据缺乏的多云雾区域,本研究提出的方法能够实现区域尺度植被覆盖度数据的构建。 展开更多

关键词 高时空分辨率 区域尺度 starfm 亚像元模型 植被覆盖度

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三种TM与MODIS数据融合方法在山区的适用性研究 被引量：4

18

作者 李玉东 黄永喜 《测绘与空间地理信息》 2013年第9期124-127,133,共5页

为解决Landsat数据云覆盖和扫描线校正仪失效的影响,弥补可能的Landsat数据的空缺,找出在山区的最佳融合方法,本文比较了山区地形起伏对3种主要的TM与MODIS融合方法的影响,为消除BRDF效应对各方法的不同影响,文中使用MODIS BRDF/Abedo产... 为解决Landsat数据云覆盖和扫描线校正仪失效的影响,弥补可能的Landsat数据的空缺,找出在山区的最佳融合方法,本文比较了山区地形起伏对3种主要的TM与MODIS融合方法的影响,为消除BRDF效应对各方法的不同影响,文中使用MODIS BRDF/Abedo产品,统一采用核驱动模型对数据进行了BRDF校正。评估结果表明:①山区地形起伏,影像细节部分较多,ESTARFM具有对这些复杂异质地区较好的处理能力,其融合结果的各波段在山区都有比半物理方法和STARFM更高的精度;②三种方法都会在地形起伏区的背阴面产生出现较大的误差,而使这些区域的融合结果变得不可靠;③目前为止,ESTARFM可能是唯一适合在山区进行植被动态监测的方法。 展开更多

关键词 数据融合 starfm Estarfm 半物理方法 地形起伏

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温度植被干旱指数时空融合模型对比 被引量：16

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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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基于时空适应反射率融合模型的林区遥感应用研究 被引量：1

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作者 陈艳 张旭 +1 位作者 郭颖 陈晓光 《林业科技通讯》 2019年第1期3-9,共7页

高空间、时间分辨率遥感数据在林业遥感变化监测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和时间分辨率上存在着不可调和的矛盾。本文针对神农架林区多云雾高时空分辨率数据缺乏的现状,提出了一套区域尺度高时空分... 高空间、时间分辨率遥感数据在林业遥感变化监测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和时间分辨率上存在着不可调和的矛盾。本文针对神农架林区多云雾高时空分辨率数据缺乏的现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,利用LandSat8数据进行预处理,得到高分辨率的NDVI数据,并将MODIS NDVI数据进行重投影、重采样等预处理;其次,利用STARFM模型进行高分辨NDVI预测,利用评价因子选择最佳算法参数,并利用二分模型计算植被覆盖度;再次,以LandSat8获取的真实数据与预测数据进行精度评价;最后,选取黑龙江小兴安岭西北部林区生长季数据进行验证试验。结果表明:利用该方法可以在神农架林区获得预测日期的较好的NDVI及植被覆盖度,精度分别为90.8%、82.60%。此外,通过验证试验,可以获得同年生长季小兴安岭林场较好的NDVI以及植被覆盖度,精度分别达到92.86%、88.65%。 展开更多

关键词 高时空分辨率 starfm 植被覆盖度 神农架林区

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