【摘 要】
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由于受到16d重访周期与云等对数据质量的影响,具有时间与空间连续性的Landsat 8OLI观测数据难以直接获取。考虑地物分布的空间自相关性,提出一种基于STARFM模型改进的局部自
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室; 中国科学院大学资源与环境学院;
【基金项目】
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国家863计划项目(2014AA06A511);国家自然科学基金项目(41371358);云南省科技计划(省院省校科技合作专项)“基于高分辨率卫星影像与无人机影像的昆明新国际机场遥感动态监测”(2010AD004)
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由于受到16d重访周期与云等对数据质量的影响,具有时间与空间连续性的Landsat 8OLI观测数据难以直接获取。考虑地物分布的空间自相关性,提出一种基于STARFM模型改进的局部自相关时空数据融合模型(LASTARFM),以新疆维吾尔自治区喀什地区叶城县为研究区,利用Landsat 8OLI数据和MODIS数据的红光波段和近红外波段进行融合方法测试。结果表明:利用LASTARFM模型得到的融合影像,与真实影像NDVI相关系数达到0.92;在局部空间自相关性低的区域比STARFM模型影像反映出更多地物细节,具有更高的融合精度;在土地利用类型发生显著变化的区域与真实影像具有一定差异。
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