發(fā)布時間：2021-09-15 21:20

　　受技術(shù)限制的影響,傳感器在獲取地面數(shù)據(jù)時通常難以同時兼顧到數(shù)據(jù)的空間分辨率和時間分辨率,導(dǎo)致影像數(shù)據(jù)在空間分辨率和時間分辨率方面存在不可調(diào)和的矛盾,從而無法滿足大范圍、高精度、快速變化的地面信息遙感監(jiān)測。時空融合技術(shù)通過建立高空間與高時間分辨率數(shù)據(jù)之間的變化關(guān)系,對高空間分辨率數(shù)據(jù)的空間細(xì)節(jié)分布特征與高時間分辨率數(shù)據(jù)的時間變化信息進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,是解決單一傳感器數(shù)據(jù)所存在問題的有效方法。隨著時空數(shù)據(jù)融合算法的不斷提出和改進(jìn),遙感數(shù)據(jù)的時空融合效果逐漸得到了改進(jìn),對高空間與高時間分辨率數(shù)據(jù)在時間上的變化進(jìn)行分析,是建立高空間與高時間分辨率數(shù)據(jù)變化關(guān)系的關(guān)鍵。此外,在光學(xué)遙感數(shù)據(jù)獲取極其困難的多云霧地區(qū),即使是在有效的時空數(shù)據(jù)融合算法的支持下,也難以實現(xiàn)高時空分辨率的數(shù)據(jù)融合。針對不同傳感器數(shù)據(jù)在同一像元位置所產(chǎn)生的像元差值問題,結(jié)合地物變化對不同傳感器數(shù)據(jù)觀測值的影響。本文將地物分成耕地、林地、建筑以及水體四個類別,利用多源遙感數(shù)據(jù),提取高空間分辨率與高時間分辨率數(shù)據(jù)在不同地類上的反射率差值數(shù)據(jù)和光學(xué)遙感與SAR數(shù)據(jù)在不同地類上的像元差值數(shù)據(jù),并運用時間序列分析的方法對不同傳感器數(shù)據(jù)在不同... 

【文章來源】：云南師范大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

第2章高空間與高時間分辨率數(shù)據(jù)的反射率差值分析11圖2.1研究區(qū)地理位置Fig.2.1Locationofthestudyarea2.2反射率差值分析方法高空間分辨率與高時間分辨率數(shù)據(jù)的反射率差值提取是反射率差值分析的基礎(chǔ)和前提。首先，對高空間分辨率和高時間分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括大氣校正、格式轉(zhuǎn)換以及投影轉(zhuǎn)換等；然后，分別提取每一種傳感器數(shù)據(jù)的可見光和近紅外波段，用于高空間分辨率數(shù)據(jù)與高時間分辨率數(shù)據(jù)在各波段的反射率差值提��；最后，分別提取不同波段、不同時相上耕地、林地、建筑以及水體的反射率差值數(shù)據(jù)。對每一組反射率差值數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是本章的又一重點內(nèi)容，且分析結(jié)果決定了下一步的研究方向。本章將在R語言的基礎(chǔ)上，對每一組反射率差值序列進(jìn)行分析。當(dāng)時間序列為白噪聲時，說明該序列的觀察值之間沒有任何相關(guān)性，反射率差值在時間上的變化不包含任何趨勢或季節(jié)變化，對未來的發(fā)展變化預(yù)測也沒有任何幫助，應(yīng)立即停止分析。否則，可以通過差分運算、時間序列分解等一系列方法，提取時間序列中所包含的趨勢或季節(jié)信息，并對反射率差值的時間變化進(jìn)行趨勢擬合，最終建立新的反射率差值變化模型，具體過程如圖2.2所示。

反射率差值的提取與分析流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]SENTINEL-1 TOOLBOX軟件在InSAR數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J]. 袁長征,周成濤,王大濤.  測繪地理信息. 2018(03)
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[8]遙感高時空融合方法的研究進(jìn)展及應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 劉建波,馬勇,武易天,陳甫.  遙感學(xué)報. 2016(05)
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碩士論文
[1]多源遙感數(shù)據(jù)融合生成高時空分辨率地表溫度研究與驗證[D]. 孫晨紅.西安科技大學(xué) 2015
[2]基于像素級的遙感圖像融合算法研究[D]. 孫麗真.吉林大學(xué) 2008



本文編號：3396820