增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法

高空间、高时间分辨率的遥感影像对地表与大气环境的实时精细监测具有重要作用,但单一卫星传感器获取的遥感影像存在空间与时间分辨率相互制约的问题,时空融合技术发展成为了低成本、高效生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像的有效手段。近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂的地物类型变化的空间细节修复仍存在挑战,融合影像精度有待提高。对此,本文提出增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法(EUSTFM),采用变化检测识别并修复地物类型改变的像元,使空间像元分解过程可同时在已知时相与未知时相进行,以生成空间细节信息准确的中间分辨率影像对,用于最终的邻域相似像元计算,实现了对季节性变化(如植被自然生长)、有形变(如城市土地扩张)及无形变的地物类型变化(如农作物的成熟与收割)等复杂地表变化的一致性预测,提高了融合精度。实验采用两对Landsat-MODIS遥感影像数据集,对比STARFM与FSDAF两种广泛应用的时空融合算法,测试了该算法的影像融合效果。结果表明,本文提出的EUSTFM能够同时实现对季节性变化及复杂的地物类型变化的稳定预测,可生成具有更高精度的融合影像,将有效推动时空影像融合的实际遥感应用。     

面向非均质区域的空间增强型时空融合模型研究

随着遥感技术的发展,遥感数据日益增加。然而,受传感器限制及云雨天气影响,单一传感器难以获取高时空分辨率的遥感影像,从而在一定程度上影响全球及区域环境变化研究。遥感影像时空融合理论与技术的发展为解决这一问题提供了有效途径。近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂地表景观区域空间细节的融合仍存在挑战,地表非均质区域时空融合的精度有待提高。为此,本文提出了一种面向非均质区域的空间增强型时空融合模型。首先,基于混合像元分解原理与遥感数据空间特征尺度不变性假设,将低分辨率光谱变化降尺度为高分辨率光谱变化值;然后,基于不同分辨率遥感数据光谱关系的时间不变性假设,获得最终融合影像。试验结果表明,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,本文模型既能有效反映不同地物物候变化信息,同时能更好地保留地表的空间细节,增强了非均质地表覆盖区域融合影像的空间特征与效果;本文模型的均方根误差RMSE、相关系数r及结构相似性指标SSIM平均值分别达到0.024、0.898、0.897,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,RMSE平均值分别降低了6.71%和4.33%,r平均值分别提高了1.9...     

城市地表温度影像时空融合方法研究

地表温度（land surface temperature,LST）是反映地表能量和水平衡物理过程的一个重要参数,受限于载荷量的限制以及传感器的技术瓶颈,当前的卫星平台均难以获取同时具有较高空间和时间分辨率的遥感地表温度影像,客观上影响了遥感地表温度影像的应用。针对地表异质性较高的城市区域,选取覆盖武汉城区的中分辨率成像光谱仪（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）和增强型专题绘图仪（Enhanced Thematic Mapper Plus,ETM+）数据,结合时空反射率融合模型（enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）和非线性辐射温度分解算法（non-linear disaggregation procedure for radiometric surface temperature,NL-DisTrad）对地表温度影像进行时空融合研究,最终生成60 m空间分辨率的逐日地表温度融合影像。将融合影像与2002-07-09和2002-10-13的ETM+实际地表温度影像进行融合精度验证分析,其决定系数R2分别为0.80和0.86,均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为2.65 K和1.78 K。实验结果表明,所提出的地表温度时空融合模型在城市区域的地表温度时空融合应用中具有潜在的应用前景。     

一种基于对象和快照的混合地表覆盖时空数据存储模型

时空数据模型是数据库和时空数据分析研究热点之一。由于时空数据变化类型多、分析计算复杂及应用范围广,一种观点认为建立通用的时空数据模型具有高度复杂性。本文针对地表覆盖变化时空数据建库和时空分析应用需求,提出了基于对象和快照的混合时空数据模型。该模型用面向对象描述地表覆盖的斑块对象时空过程,组织管理斑块对象时空事件和空间、属性信息,同时用快照描述地表覆盖整体时空分布,组织管理栅格快照,两者通过基于时间和空间位置的逻辑关联关系形成混合模型。模型在表达对象自身变化的时空事件类型基础上,增加了不同分类对象之间互相转变的时空事件表达。该模型既可以用于对地表覆盖历史观测数据组织存储建库,又可以用于支持时空统计分析、时空演变模拟和时空数据挖掘。通过对黑龙江地区地表覆盖时空数据建库、查询检索、整体格局演变分析和斑块变化时空过程检索与表达的试验,验证了模型的有效性。     

单样本对卷积神经网络遥感图像时空融合

遥感图像时空融合是一种生成兼具高时空分辨率的合成遥感数据的技术。近年来,产生了一些基于卷积神经网络的时空融合方法。这些方法效果良好,但需要较多的图像样本对训练模型,限制了它们的应用。针对此问题,本文提出了一种单样本对卷积神经网络时空融合方法（SS-CNN）。该方法以高空间分辨率图像的波段平均图像提供的空间信息激励卷积神经网络建立高、低空间分辨率图像间的超分关系,进而利用该超分关系映射求解目标高空间分辨率图像。在实验中使用两个模拟数据集和一个真实数据集对该方法进行了测试,并与两种常用的时空融合方法做了比较。实验结果表明,SS-CNN在单样本对训练的情况下,可以较好地预测地物的物候变化和类型的变化,且在异质性高、地块破碎的区域表现良好。其不足之处在于会在地物边界上会造成轻微的模糊,将来需针对此问题做进一步改进。     

多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望

高空间分辨率的地表或者大气环境动态监测需要高时间-空间分辨率的卫星遥感影像作为数据支撑,但由于卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的限制,使得获取高时空分辨率遥感影像的较为便捷高效、低成本的可行手段就是将分别具有高时间和高空间分辨率的多源遥感影像进行时空融合,从而生成不同研究和应用所需的高时空分辨率卫星影像。现阶段,虽然国内外的学者进行了大量的时空融合算法研究,但是这些研究都局限于特定的数据类型、算法原理、应用目的等客观限制,而且其发展呈现出多样性。本文对现有主流的时空融合算法研究进行了归纳总结,将其分为4种:(1)基于地物组分的时空融合;(2)基于地表空间信息的时空融合;(3)基于地物时相变化的时空融合;(4)组合性的时空融合。同时,本文还对时空融合算法中存在的问题和面临的挑战进行了分析,并对其未来的发展方向进行了前瞻性的展望。     

一种自适应三维核回归的遥感时空融合方法

时空融合是解决遥感数据高重访周期与高空间分辨率矛盾的一种有效方法。发展了一种综合利用遥感数据空间与光谱信息的三维自适应核回归反射率模型（three-dimensional adaptively local steering kernel regression fusion model,3DSKRFM）,通过提取每个像元的三维控制核（steering kernel）的局部信息,使时空融合过程中的权重自适应调节,提高遥感时空融合的精度。利用两组ETM+和MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）数据进行实验测试,结果表明3DSKRFM相比STARFM和2DSKRFM模型具有两方面的优势:一是充分利用遥感影像多波段的优势,提高融合精度;二是具有更强的鲁棒性,满足实际影像时空融合的需求。     

遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状

针对遥感图像的"时空矛盾",评述了当前解决这一问题最主要的方法即遥感时空信息融合的方法,包括基于变化模型的融合、基于重建模型的融合以及基于学习模型的融合。通过分析各个模型的研究现状,指出了每种模型方法的优劣,特别重点介绍了影响较大的自适应时空融合方法的理论以及对其的改进算法。同时本文总结了当前时空融合模型在长时间序列模拟以及大区域数据集生成等方面的实际应用的效果,以及分析了影响时空融合结果的主要因素。最后基于这些问题和影响因素提出了今后时空融合模型发展的目标和方向。     

遥感图像分割的迭代上下文融合小波域HMT模型

由于已有小波域HMT(hidden Markov tree)图像分割算法在上下文融合阶段直接对数据块大小不等的相邻两尺度进行信息融合,导致细节信息分割不充分。为此,提出一种基于迭代上下文融合的小波域HMT模型图像分割算法。该算法在上下文融合阶段采用迭代融合方法,将每一尺度的融合结果作为该尺度的上下文信息再次融合,并设置变化阈值作为迭代终止条件。利用Brodatz纹理组合图像和Formosat-2遥感图像进行分割试验。定性和定量分析表明本文算法能改善图像分割的细节效果,进一步提高图像分割精度。     

融合Landsat ETM+和MODIS数据估算高时空分辨率地表短波反照率

提出一种通过融合高空间低时间分辨率、低空间高时间分辨率地表短波反照率,来估算高时空分辨率地表短波反照率的方法。首先,利用Landsat ETM+数据,通过窄波段到宽波段的转换得到一景或多景空间分辨率较高的ETM+蓝天空短波反照率;然后,在MODIS短波反照率产品基础上,以天空光比例因子为权重,得到空间分辨率较低的MODIS蓝天空短波反照率;最后,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合ETM+短波反照率的空间变化信息和MODIS短波反照率的时间变化信息,得到高时空分辨率的地表短波反照率。针对STARFM模型在异质性区域估算精度降低的问题,通过以MODIS反照率影像各像元的端元(各地类)反照率取代MODIS像元反照率来提取时空变化等信息参与STARFM模型的融合过程,达到提高异质性区域估算精度的目的。结果显示,直接利用STARFM模型估算得到的高空间分辨率地表短波反照率处在合理的精度范围内(RMSE0.02),用改进后的STARFM模型估算得到的异质性区域短波反照率和真实ETM+短波反照率间的相关系数增大。