高时空分辨率NDVI数据集构建方法

被引：29

作者：

蒙继华 ^{[1
,2
]}

吴炳方 ^{[1
,2
]}

杜鑫 ^{[1
]}

钮立明 ^{[1
]}

张飞飞 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所

[2] 遥感科学国家重点实验室中国科学院遥感应用研究所

来源：

遥感学报 | 2011年 / 15卷 / 01期

基金：

中国科学院知识创新工程重大项目;

关键词：

NDVI; 数据融合; 高时空分辨率; STAVFM;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

针对ETM空间分辨率高和MODIS时间分辨率高的特点,选择官厅水库上游为实验区,基于对STARFM方法的改进,构建不同时空分辨率NDVI的时空融合模型-STAVFM,使用该模型对ETM NDVI与MODIS NDVI融合,构建了高时空分辨率NDVI数据集。研究结果表明,STAVFM根据植被变化特点定义了有效时间窗口,在考虑物候影响的同时改进了时间维的加权方式,通过MODIS NDVI时间变化信息与ETM NDVI空间差异信息的有机结合,实现缺失高空间分辨率NDVI的有效预测(3景预测NDVI与实际NDVI的相关系数分别达到了0.82、0.90和0.91),从而构建高时空分辨率NDVI数据集,其时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分辨率数据的空间细节差异。

引用

页码：44 / 59

页数：16

共 7 条

[1] Generation of dense time series synthetic Landsat data through data blending with MODIS using a spatial and temporal adaptive reflectance fusion model [J].

Hilker, Thomas ;

Wulder, Michael A. ;

Coops, Nicholas C. ;

Seitz, Nicole ;

White, Joanne C. ;

Gao, Feng ;

Masek, Jeffrey G. ;

Stenhouse, Gordon .

REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2009, 113 (09) :1988-1999

[2]

Multi-temporal MODIS–Landsat data fusion for relative radiometric normalization, gap filling, and prediction of Landsat data[J] . David P. Roy,Junchang Ju,Philip Lewis,Crystal Schaaf,Feng Gao,Matt Hansen,Erik Lindquist.Remote Sensing of Environment . 2008 (6)

[3] Assessment of QuickBird high spatial resolution imagery to detect red attack damage due to mountain pine beetle infestation [J].