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文檔簡介
1、歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)是植被生長狀態(tài)、季節(jié)變化及植被覆蓋度的重要指示因子,能比較直觀地反映植被隨時(shí)間變化的生長過程,已被廣泛應(yīng)用于區(qū)域級和全球的土地覆蓋變化、植被及物候研究中。雖然兼具高空間分辨率與高時(shí)間分辨率(高時(shí)間序列)的NDVI數(shù)據(jù)在經(jīng)過數(shù)據(jù)重構(gòu)處理后能更加精確的描述植被等地物的時(shí)序變化特征,但由于大氣、云污染等噪聲因素的影響以及傳感器成像系統(tǒng)的限
2、制,高時(shí)空分辨率的NDVI數(shù)據(jù)難以直接獲取,因而如何在現(xiàn)有技術(shù)條件下發(fā)展出可用于進(jìn)行高時(shí)空分辨率NDVI數(shù)據(jù)生成及其重構(gòu)的技術(shù)策略就成為上述應(yīng)用的關(guān)鍵科學(xué)問題。
作為多源遙感數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的新興研究熱點(diǎn),時(shí)空融合技術(shù)能夠有效地綜合空間維與時(shí)間維的光譜變化信息,從而可借助低空間-高時(shí)間分辨率的遙感數(shù)據(jù)來得到兼具高空間和高時(shí)間分辨率的多光譜合成數(shù)據(jù)。本文即以時(shí)空融合技術(shù)為研究的出發(fā)點(diǎn),擬通過分析高時(shí)空分辨率NDVI數(shù)據(jù)的生成與重構(gòu)算
3、法對典型地物光譜特征的預(yù)測精度來尋求NDVI數(shù)據(jù)在應(yīng)用分析過程中的最佳處理策略。針對上述研究目標(biāo),本文的研究內(nèi)容包括以下三個(gè)方面:
1)鑒于NDVI數(shù)據(jù)的區(qū)域性應(yīng)用特點(diǎn)以及當(dāng)前基于多數(shù)據(jù)對的時(shí)空融合模型的應(yīng)用限制,本文以基于單數(shù)據(jù)對的時(shí)空融合策略為技術(shù)依據(jù),據(jù)此對當(dāng)前兩種主要的基于反射率的時(shí)空融合模型(自適應(yīng)融合模型與半物理融合模型)進(jìn)行充分的實(shí)驗(yàn)分析與對比,雖然半物理融合模型對具體波段的預(yù)測精度較高,但是STARFM算法對N
4、DVI的預(yù)測能力較好;
2)對現(xiàn)存的三種較為常用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)重構(gòu)方法(非對稱性高斯函數(shù)擬合、雙Logistic函數(shù)擬合以及S-G濾波方法)進(jìn)行深入的實(shí)驗(yàn)分析,從定性和定量角度全面對比上述方法的重構(gòu)精度,三種數(shù)據(jù)重構(gòu)方法均能去掉大部分的噪聲使原始曲線變得平滑,S-G濾波表現(xiàn)的保真性最好;
3)以特定實(shí)驗(yàn)研究區(qū)的Landsat TM與MODIS反射率數(shù)據(jù)為例,通過分析由上述兩種時(shí)空融合模型與三種數(shù)據(jù)重構(gòu)算法間不同的流程
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