基于ESTARFM模型的区域农田高时空分辨率影像产生与应用

摘要：

多时相遥感影像特别是关键生育期数据是农业物候、长势及产量监测的重要数据源,然而可见光影像易受云雨干扰,在特定区域关键时间窗口缺少高时空分辨率数据的现实情况下,遥感影像时空数据融合方法变得尤为重要.增强型自适应反射率时空融合模型ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)是一种小区域合成高时空分辨率影像的较好方法,该算法在我国不同农业种植区的适应性及应用工作尚未充分展开.本文以河北、黑龙江、新疆典型农区为研究区域进行大面积应用检验分析,基于MODIS与Landsat影像,利用ESTARFM生成具有高时空特征的Landsat模拟影像,将其与真实Landsat影像进行对比,并在新疆地区展开ESTARFM算法在NDVI方面的应用.结果表明,ESTARFM对3个不同区域状况的地区都有较好的影像预测能力,并且在新疆地区可以很好地生成30 m空间分辨率的多时相NDVI,用于作物分类和长势监测.

关键词：高时空分辨率、ESTARFM、数据融合、NDVI、长势监测

所属期刊栏目：45

资助基金：国家自然科学基金项目41671435

在线出版日期：2019-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1099-1110