遥感地表温度降尺度方法比较——性能对比及适应性评价
在归纳现有遥感地表温度降尺度方法的基础上,选取3种代表性方法:Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)、Pixel Block Intensity Modulation (PBIM)和Linear Spectral Mixture Model (LSMM)方法进行实验比较,并建立了一种纹理相似性度量指标CO-RMSE (Co-Occurrence Root Mean Square Error).结果表明:(1)NDVI方法受季节影响最严重,不适于春、冬季,其次为PBIM方法;(2)LSMM方法受分辨率限制最大,低分辨率时丢失大量纹理信息,NDVI方法在较高分辨率时优于PBIM方法,较低分辨率时则相反;(3)3种方法的适用区域分别为植被与裸土像元并存区域,山区和反照率变化较大区域,以及类别间温差较大区域;(4)NDVI方法操作最简单,LSMM方法最复杂.分析认为,尺度因子是决定方法性能的关键,应根据季节、分辨率、地表覆盖、应用目的和操作性等综合选择.
地表温度、降尺度、尺度因子、CO-RMSE
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TP79(遥感技术)
国家自然科学基金41071258;地表过程与资源生态国家重点实验室开放基金2010-ZY-06;高等学校博士学科点专项科研基金20100003110018
2013-05-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共27页
361-387