结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

• 作者: 云雅 孙佩军 张锦水 潘耀忠 袁周米琪 谢登峰
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 像元分解 降尺度 STARFM 遥感 数据融合 CDSTARFM
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 62-72
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jrs.20165058

摘要

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".

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘耀忠	北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院	91	3969	29.0	62.0
2	张锦水	北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院	49	1151	16.0	33.0
3	孙佩军	北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院	4	77	3.0	4.0
4	云雅	北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院	2	24	2.0	2.0
5	谢登峰	北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院	4	112	4.0	4.0