IGSNRR OpenIR
modis和hj1ccd数据时空融合重构ndvi时间序列
孙锐1; 荣媛2; 苏红波1; 陈少辉1
2016
Source Publication遥感学报
ISSN1007-4619
Volume20Issue:3Pages:361
Abstract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-1 CCD NDVI的缺失数据集。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/113132
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.中国科学院地理科学与资源研究所
2.国核电力规划设计研究院
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
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GB/T 7714
孙锐,荣媛,苏红波,等. modis和hj1ccd数据时空融合重构ndvi时间序列[J]. 遥感学报,2016,20(3):361.
APA 孙锐,荣媛,苏红波,&陈少辉.(2016).modis和hj1ccd数据时空融合重构ndvi时间序列.遥感学报,20(3),361.
MLA 孙锐,et al."modis和hj1ccd数据时空融合重构ndvi时间序列".遥感学报 20.3(2016):361.
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