MODIS和HJ-1 CCD数据时空融合重构NDVI时间序列

摘要：

遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据.以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1 CCD数据和MODIS数据,对STARFM算法进行了改进,(1)考虑了不同地物对光谱响应的差异,为减少分类错误利用统计学上(-x±2σ)对分类数据进行筛选,按照不同地物类型分别利用线性拟合方法修改光谱距离权重;(2)定义了预测半径,对HJ-1 CCD数据因外界影响而缺失的影像进行了预测.结果表明,与真实影像相比,预测结果呈现了较好的空间一致性,相关系数均达到了极显著相关,改进算法的预测精度要高于原算法.利用该方法将HJ-1 CCDNDVI的空间变化信息与MODIS NDVI时间变化信息有机结合重构了高时空分辨率NDVI序列,有效补充了HJ-1CCD NDVI的缺失数据集.

关键词：NDVI序列、时空融合、HJ-1 CCD、MODIS、STARFM

所属期刊栏目：20

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金编号:41371348Fational Natural Science Foundation of China No.41371348

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：361-373