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基于时空融合算法的水体叶绿素a反演研究
1
作者
陈玲
董晓华
+2 位作者
马耀明
章程焱
薄会娟
《水文》
CSCD
北大核心
2024年第2期26-33,共8页
为了准确反演水体中叶绿素a浓度,以黄柏河东支流域为例,采用STNLFFM时空融合算法,对2017年GF-4和Sentinel-2反射率数据进行融合,以重构Sentinel-2影像的时间序列数据,并对应用算法前后获取的水质参数-光谱特征响应关系建立多元线性回归...
为了准确反演水体中叶绿素a浓度,以黄柏河东支流域为例,采用STNLFFM时空融合算法,对2017年GF-4和Sentinel-2反射率数据进行融合,以重构Sentinel-2影像的时间序列数据,并对应用算法前后获取的水质参数-光谱特征响应关系建立多元线性回归模型,比较模型对叶绿素a的预测效果以验证时空融合算法的可行性,利用重构后影像光谱特征与水质参数的响应关系建立人工神经网络模型,反演2017年黄柏河东支流域各水库水体叶绿素a浓度。结果表明:利用时空融合算法生成的影像接近真实影像,提高了多元线性回归模型预测叶绿素a的效果,R2从融合前0.659提高至融合后0.844,且基于时空融合算法获取的水质参数-光谱关系建立的人工神经网络模型模拟精度较好,R2和MRE达到0.925和9.461%,反演的叶绿素a浓度空间差异性明显。证明了时空融合算法在水质参数反演过程中具有较好的应用前景。
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关键词
stnlffm
时空融合算法
黄柏河
人工神经网络
水质反演
叶绿素A
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职称材料
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
2
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。
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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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职称材料
遥感时空融合中单/双时相辅助数据的适用性分析
被引量：
1
3
作者
吴金橄
程青
+2 位作者
李慧芳
吴鹏海
沈焕锋
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017年第5期9-15,共7页
遥感时空信息融合需要其他时相的数据作为辅助,而现有的时空融合应用往往随机选用单时相或双时相辅助数据,从而导致融合结果并非最佳。单/双时相辅助数据中,哪种能获得更优的融合结果?如何选用单/双时相辅助数据进行最佳融合?这是目前...
遥感时空信息融合需要其他时相的数据作为辅助,而现有的时空融合应用往往随机选用单时相或双时相辅助数据,从而导致融合结果并非最佳。单/双时相辅助数据中,哪种能获得更优的融合结果?如何选用单/双时相辅助数据进行最佳融合?这是目前研究中尚未探究的问题。针对此问题,该文对单/双时相辅助数据的融合结果进行了系统比较,总结了单/双时相辅助数据在不同时相变化特征下的适用规律。结果发现,当存在多个可供选择的辅助时相时,若预测时段内时相变化幅度基本均等,应优先选用双时相辅助数据进行融合;若时相变化幅度明显不等,应优先选用差异较小的单时相辅助数据进行融合。此外,为深入揭示时相差异与最优辅助时相的关系,该文对其进行了量化研究,提出了一种用于选取最优辅助时相的经验性方法。
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关键词
单/双时相
辅助时相
时空融合
STARFM
stnlffm
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职称材料
题名
基于时空融合算法的水体叶绿素a反演研究
1
作者
陈玲
董晓华
马耀明
章程焱
薄会娟
机构
三峡大学水利与环境学院
三峡库区生态环境教育部工程研究中心
中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统与资源环境国家重点实验室地气作用与气候效应团队
中国科学院大学地球与行星科学学院
兰州大学大气科学学院
西藏珠穆朗玛特殊大气过程与环境变化国家野外科学观测研究站
中国科学院加德满都科教中心
中国科学院中国-巴基斯坦地球科学研究中心
出处
《水文》
CSCD
北大核心
2024年第2期26-33,共8页
基金
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0103)
湖北省教育厅科学技术研究项目(Q20221209)
欧洲空间局、中国国家遥感中心项目(58516)。
文摘
为了准确反演水体中叶绿素a浓度,以黄柏河东支流域为例,采用STNLFFM时空融合算法,对2017年GF-4和Sentinel-2反射率数据进行融合,以重构Sentinel-2影像的时间序列数据,并对应用算法前后获取的水质参数-光谱特征响应关系建立多元线性回归模型,比较模型对叶绿素a的预测效果以验证时空融合算法的可行性,利用重构后影像光谱特征与水质参数的响应关系建立人工神经网络模型,反演2017年黄柏河东支流域各水库水体叶绿素a浓度。结果表明:利用时空融合算法生成的影像接近真实影像,提高了多元线性回归模型预测叶绿素a的效果,R2从融合前0.659提高至融合后0.844,且基于时空融合算法获取的水质参数-光谱关系建立的人工神经网络模型模拟精度较好,R2和MRE达到0.925和9.461%,反演的叶绿素a浓度空间差异性明显。证明了时空融合算法在水质参数反演过程中具有较好的应用前景。
关键词
stnlffm
时空融合算法
黄柏河
人工神经网络
水质反演
叶绿素A
Keywords
stnlffm
spatio-temporal fusion algorithm
Huangbai River
artificial neural network
water quality inversion
chlorophyll a
分类号
X824 [环境科学与工程—环境工程]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TV1 [水利工程]
P33 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
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
2
作者
罗佳欢
严翼
肖飞
刘欢
胡铮铮
王宙
机构
资源转化与污染控制国家民委重点实验室中南民族大学资源与环境学院
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
中国科学院大学
出处
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2024年第2期60-69,共10页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)“长江经济带干流典型湖泊水生态修复与综合调控”(编号:XDA23040201)
湖北省重点研发计划项目“长江中游流域生态环境监测关键技术与装备研发”(编号:2020BCA074)
国家自然科学基金项目“汉江中下游河谷平原土地沙化空间格局动态监测及防治区划研究”(编号:41901235)共同资助。
文摘
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。
关键词
时空信息融合
鄱阳湖湿地
FSDAF模型
stnlffm
模型
ESTARFM模型
Keywords
spatio-temporal information fusion
Poyang Lake wetland
FSDAF
stnlffm
ESTARFM
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
遥感时空融合中单/双时相辅助数据的适用性分析
被引量：
1
3
作者
吴金橄
程青
李慧芳
吴鹏海
沈焕锋
机构
武汉大学资源与环境科学学院
武汉大学城市设计学院
安徽大学资源与环境工程学院
地球空间信息技术协同创新中心
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017年第5期9-15,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41422108、41601357)
湖北省自然科学基金创新群体项目(2015CFA002)
中国科学院创新交叉团队项目
文摘
遥感时空信息融合需要其他时相的数据作为辅助,而现有的时空融合应用往往随机选用单时相或双时相辅助数据,从而导致融合结果并非最佳。单/双时相辅助数据中,哪种能获得更优的融合结果?如何选用单/双时相辅助数据进行最佳融合?这是目前研究中尚未探究的问题。针对此问题,该文对单/双时相辅助数据的融合结果进行了系统比较,总结了单/双时相辅助数据在不同时相变化特征下的适用规律。结果发现,当存在多个可供选择的辅助时相时,若预测时段内时相变化幅度基本均等,应优先选用双时相辅助数据进行融合;若时相变化幅度明显不等,应优先选用差异较小的单时相辅助数据进行融合。此外,为深入揭示时相差异与最优辅助时相的关系,该文对其进行了量化研究,提出了一种用于选取最优辅助时相的经验性方法。
关键词
单/双时相
辅助时相
时空融合
STARFM
stnlffm
Keywords
mono and b-temporal
reference date
spatiotemporal fusion
STARFM
stnlffm
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空融合算法的水体叶绿素a反演研究
陈玲
董晓华
马耀明
章程焱
薄会娟
《水文》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
罗佳欢
严翼
肖飞
刘欢
胡铮铮
王宙
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
遥感时空融合中单/双时相辅助数据的适用性分析
吴金橄
程青
李慧芳
吴鹏海
沈焕锋
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
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职称材料
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