隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感影像越來越多地被應(yīng)用到地球表面動態(tài)監(jiān)測研究中。由于受成本控制,重訪周期和頻繁云污染,衛(wèi)星平臺荷載量有限和傳感器研制瓶頸等因素影響,使得高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)仍難以滿足日益增長的應(yīng)用需求。遙感數(shù)據(jù)時空融合是解決此類問題最為靈活、便捷、有效的途徑。本研究基于現(xiàn)有時空融合理論與方法,將物候信息和地表空間結(jié)構(gòu)信息引入時空融合算法,對ESTARFM算法進行改進,分別得到基于物候信息的時空融合算法和基于地表空間信息的時空融合算法,并將改進算法得到的結(jié)果與原始觀測影像的結(jié)果進行對比分析,發(fā)現(xiàn)改進算法的精度比ESTARFM精度高。本研究不僅為改進遙感數(shù)據(jù)時空合算法提供新的思路,也為遙感數(shù)據(jù)時間序列分析提供數(shù)據(jù)支持。主要的研究內(nèi)容和結(jié)論如下:（1）引入物候信息對ESTARFM算法進行改進,建立基于物候信息的時空融合算法來改變原算法中地物反射率是線性變化的假設(shè)。根據(jù)水稻物候期的不同,建立尋找相似像元的新規(guī)則,并計算中心像元的反射率。基于物候信息的時空融合算法融合的結(jié)果與ESTARFM方法的結(jié)果、原始觀測影像進行對比分析發(fā)現(xiàn),基于物候信息的時空融合算法比ESTARFM算法結(jié)果精度更高,... 

【文章來源】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖像數(shù)據(jù)融合基本方法

在執(zhí)行 ESTARFM 算法前，需要對輸入的數(shù)據(jù)進的不僅要消除大氣條件、太陽高度角、傳感器輻還要使不同源影像校正到同一投影坐標(biāo)系和同樣行過程可分為主要的四步：①尋找中心像元的相權(quán)重；③通過線性回歸來計算相似像元的轉(zhuǎn)換系的反射率。ESTARFM 算法的流程圖如圖 2-1 所

線性回歸來計算相似像元轉(zhuǎn)換系數(shù)口的每個相似像元，通過線性回歸分析來獲取它似像元的轉(zhuǎn)換系數(shù)都可以通過基期（tm和 tn）兩對算得到。但是，由于數(shù)據(jù)預(yù)處理不能完全去除云污使高低分辨率影像精確配準，只對單個相似像元計誤差，所以充分利用鄰域相似像元的信息來計算轉(zhuǎn)率影像像元的光譜特征在改像元內(nèi)具有一致性，所內(nèi)，同一種地類的相似像元應(yīng)該具有相同的轉(zhuǎn)換系影像像元內(nèi)對高低分辨率影像中的相似像元進行線。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3012199