高空间、高时间分辨率的遥感影像对地表与大气环境的实时精细监测具有重要作用，但单一卫星传感器获取的遥感影像存在空间与时间分辨率相互制约的问题，时空融合技术发展成为了低成本、高效生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像的有效手段。近年来，国内外****提出了大量的时空融合算法，但对于复杂的地物类型变化的空间细节修复仍存在挑战，融合影像精度有待提高。对此，本文提出增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法（EUSTFM），采用变化检测识别并修复地物类型改变的像元，使空间像元分解过程可同时在已知时相与未知时相进行，以生成空间细节信息准确的中间分辨率影像对，用于最终的邻域相似像元计算，实现了对季节性变化（如植被自然生长）、有形变（如城市土地扩张）及无形变的地物类型变化（如农作物的成熟与收割）等复杂地表变化的一致性预测，提高了融合精度。实验采用两对Landsat-MODIS遥感影像数据集，对比STARFM与FSDAF两种广泛应用的时空融合算法，测试了该算法的影像融合效果。结果表明，本文提出的EUSTFM能够同时实现对季节性变化及复杂的地物类型变化的稳定预测，可生成具有更高精度的融合影像，将有效推动时空影像融合的实际遥感应用。
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增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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