本文選題：多源遙感影像　切入點：時空分辨率折中　出處：《測繪學報》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高空間分辨率的地表或者大氣環(huán)境動態(tài)監(jiān)測需要高時間-空間分辨率的衛(wèi)星遙感影像作為數(shù)據(jù)支撐,但由于衛(wèi)星傳感器硬件技術(shù)及衛(wèi)星發(fā)射成本等客觀因素的限制,使得獲取高時空分辨率遙感影像的較為便捷高效、低成本的可行手段就是將分別具有高時間和高空間分辨率的多源遙感影像進行時空融合,從而生成不同研究和應(yīng)用所需的高時空分辨率衛(wèi)星影像。現(xiàn)階段,雖然國內(nèi)外的學者進行了大量的時空融合算法研究,但是這些研究都局限于特定的數(shù)據(jù)類型、算法原理、應(yīng)用目的等客觀限制,而且其發(fā)展呈現(xiàn)出多樣性。本文對現(xiàn)有主流的時空融合算法研究進行了歸納總結(jié),將其分為4種:(1)基于地物組分的時空融合;(2)基于地表空間信息的時空融合;(3)基于地物時相變化的時空融合;(4)組合性的時空融合。同時,本文還對時空融合算法中存在的問題和面臨的挑戰(zhàn)進行了分析,并對其未來的發(fā)展方向進行了前瞻性的展望。
[Abstract]:The dynamic monitoring of surface or atmospheric environment with high spatial resolution needs satellite remote sensing images with high temporal and spatial resolution as data support. However, due to the limitation of satellite sensor hardware technology and satellite launch cost and other objective factors, It is convenient and efficient to obtain high spatial and temporal resolution remote sensing images. The feasible method of low cost is to combine the high time and high spatial resolution multisource remote sensing images. So as to generate the high spatial and temporal resolution satellite images needed for different research and applications. At present, although scholars at home and abroad have done a lot of research on spatio-temporal fusion algorithms, these studies are limited to specific data types and principles of algorithms. Objective limitations such as purpose are applied, and its development presents diversity. In this paper, the existing mainstream space-time fusion algorithms are summarized and summarized. It can be divided into 4 kinds: 1) spatio-temporal fusion based on ground composition (2) spatio-temporal fusion based on surface spatial information and (3) spatio-temporal fusion based on temporal variation of ground objects, and (4) combined spatio-temporal fusion. The problems and challenges in spatiotemporal fusion algorithm are also analyzed, and its future development is prospected.
【作者單位】： 香港中文大學地理與資源管理學系;香港中文大學太空與地球信息科學研究所;香港中文大學深圳研究院;
【基金】：國家自然科學基金(41371417)~~
【分類號】：P237

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7 何倩;王s，

本文編號：1624289