本文關(guān)鍵詞：時(shí)空融合技術(shù)在高時(shí)空分辨率NDVI數(shù)據(jù)重構(gòu)中的應(yīng)用

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【摘要】：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(jí)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)算法對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)的時(shí)空融合策略為技術(shù)依據(jù)，據(jù)此對(duì)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(duì)比，雖然半物理融合模型對(duì)具體波段的預(yù)測精度較高，但是STARFM算法對(duì)NDVI的預(yù)測能力較好； 2）對(duì)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(duì)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(duì)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)算法間不同的流程組合及其對(duì)研究區(qū)內(nèi)典型地物NDVI時(shí)序特征的預(yù)測效果，初步總結(jié)出通過STARFM算法和S-G數(shù)據(jù)重構(gòu)方法獲得可用性更高的NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)及其時(shí)序特征。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：1296443