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。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

Landsat 8地表温度反演及验证—以黑河流域为例

地表温度是区域和全球尺度地表物理过程的一个重要参数,目前已有的地表温度产品空间分辨率较低,缺乏高空间分辨率的地表温度产品。Landsat系列卫星提供了大量免费的高空间分辨率遥感数据,然而对应的高空间分辨率地表温度产品还未见到,为了获取长时间序列的高空间分辨率地表温度数据,针对Landsat 8 TIRS数据提出了一个物理单通道地表温度反演算法。该算法首先利用ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)结合Landsat 8地表反射率产品计算Landsat 8影像的地表发射率,然后利用快速辐射传输模型RTTOV结合MERRA大气廓线数据对热红外影像进行大气校正,最后利用物理单通道地表温度反演算法得到地表温度。利用黑河流域HiWATER试验2013年—2015年15个站点的实测地表温度数据对本文方法和普适性单通道算法进行了验证,同时对验证站点的空间异质性进行了分析。结果表明,本文方法和普适性单通道算法估算的地表温度整体精度均较高,能够获取高精度、高空间分辨率的地表温度数据,可以服务于城市热岛效应、地表蒸散发估算等相关研究。     

时序NDVI数据集螺线型构建及多形状参数变化检测

地表覆盖遥感监测是生态环境监测、自然资源管理、可持续发展规划等的重要基础。覆盖大区域的高分辨率时序遥感影像往往难以获取,且现有多种变化检测算法受困于物候差异带来的伪变化问题,严重制约着大区域地表覆盖遥感监测的有效开展,已成为国内外学术界关注的前沿课题。目前一个重要研究方向是利用长时间序列的低空间分辨率NDVI数据和高空间分辨率多光谱影像,通过基于混合像元分解的时空融合构建兼具较高空间分辨率和时间分辨率的NDVI数据集,以解决物候差异带来的伪变化问题。然而,现有的分解算法易造成方程组无解的欠定问题,难以在大区域构建出高质量的时序NDVI数据检测地物变化。     

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...     

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。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

基于FSDAF方法融合生成高时空分辨率地表温度

高时间/高空间分辨率遥感数据的应用具有极为广泛的前景。为此,利用中等分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)和高级热量散射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)数据,基于一种灵活的时空数据融合(flexible spatio–temporal data fusion,FSDAF)方法生成高时间/高空间分辨率的地表温度(land surface temperature,LST),对融合结果用ASTER温度产品(7 d)及自动气象站(automatic weather station,AWS)站点的地表辐射红外温度数据(4 d)进行验证,结果表明:基于FSDAF的数据融合方法生成的LST影像清晰度较高;融合影像与ASTER LST产品的决定系数R2≥0.91,均方根误差≤2.44 K,平均绝对误差≤1.84 K;融合影像与AWS LST数据的决定系数R2≥0.64。     

吉林一号卫星影像融合及质量评价

我国第一颗自主研制的吉林一号(Jilin-1)高分辨率商业光学遥感卫星,其空间多光谱分辨率为2.88 m分辨率和全色分辨率为0.72 m。针对吉林一号卫星影像成像的方式,采用合适的遥感影像融合算法,能够增强多光谱影像的空间质量,提高影像应用的层次。本文尝试CN融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、NearestNeighbor Diffusion等4种新的高保真算法对吉林一号卫星影像进行融合实验,并对融合后多光谱影像的质量进行定性分析与定量评价。结果表明:4种融合方法对影像空间信息和光谱信息都具有较高的保真度,而基于Nearest-Neighbor Diffusion方法融合产生的影像在增强了高分辨率空间纹理细节的同时,光谱信息失真度最小,更适合于吉林一号影像的融合。本结论对利用吉林一号遥感数据开展定量研究具有重要意义。     

遥感地表温度产品时空融合方法研究综述EI北大核心CSCD

受传感器性能的制约,利用单一卫星热红外遥感数据反演到的地表温度产品难以兼顾时间分辨率和空间分辨率,而时空融合技术能够发挥多传感器互补的优势,获得时间密集度高、空间细节丰富的地表温度产品,从而在算法层面上解决这一矛盾。随着时空融合研究的深入,地表温度开始显露出与其他产品有着明显区别的融合特性,而内在机理和应用潜力都有待被整理和挖掘。本文就立足于地表温度与时空融合的交叠区,对两者结合而生的研究成果进行收集、分析和总结,系统地概述了该领域的研究背景、原理、方法和应用,并重点突出与泛在时空融合技术的之间的联系与区别;最后,基于地表温度数据的特点和时空融合的局限性,总结了该领域所面临的主要挑战,并对可行的解决方法和发展方向进行了展望。     

“高分一号”卫星影像业务流程化处理平台研究

应用高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱、高重叠度等成像方式为对地观测提供大量数据的同时,也给数据处理和数据产品的生产带来了新的挑战。本文针对"高分一号"卫星影像的特点,通过对高分辨率卫星影像数据处理核心算法和一键式全流程自动化处理关键技术的研究,提出了一种主体基于C/S架构的业务流程化数据处理平台。该平台融合了GPU与CPU异构计算架构,能够根据不同卫星影像产品需求实现相应的业务流程化处理,有效提高了影像产品生产的自动化程度和业务灵活性。为了验证该平台的可行性,本文给出了实际的数据生产案例,结果表明,该平台能够实现"高分一号"卫星影像数据的业务流程化处理,能够在减少人工干预的同时生产各级影像校正产品和专题影像产品。     

高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题

近年来，不断发展的遥感技术使遥感数据呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间采集频率的特点。卫星图像空间分辨率已经提高到0．6m级，而航空遥感数字影像分辨率高达0．1m以上。光谱分辨率高达3—4nm。不断发展的高分辨率遥感数据能够提高信息提取和监测精度，并拓展遥感数据的应用范围。目前，国外已经加快对高分辨率图像，特别是高空间分辨率影像，在城市环境、精准农业、交通及道路设施、林业测量、军事目标识别和灾害评估中的应用。但是总的情况是自动化程度不高。介绍高空间分辨率影像信息提取、高光谱和偏振影像信息提取、影像数据融合和高分辨率遥感变化探测等方面迫切需要研究的一些科学问题及其意义。建议建立图像知识库，改善数据共享环境，为有志于从事这方面研究的学者提供参考。     

一种基于分层策略的时空融合模型

时空数据融合能够有效提高高空间分辨率遥感数据的时间分辨率,但是目前广泛使用的时空自适应反射率融合模型在突变区域的预测效果不佳.针对这一问题,提出一种基于分层策略的时空融合模型(hierarchical spatial-temporal fusion model,H-STFM).该模型首先根据相邻时刻低空间分辨率数据的反...     

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。     

顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟

基于尺度下降理论,利用高时间分辨率的MODIS遥感影像数据,结合同时间段高空间分辨率的ETM+遥感影像及其分类数据,应用混合像元分解技术,获得了不同时间段的MODIS子像元类别反射率数据。通过类别反射率与像元反射率间的关系模型,以原有的ETM+影像的像元反射率和时间序列的类别反射率,模拟出具有高时间分辨率与高空间分辨率特征不同时间段的模拟影像,实现了遥感影像地物类别反射率在时间上和空间上的细化。通过计算模拟影像与真实影像的相关系数,以及比较模拟影像与真实影像生成的NDVI影像,验证了该方法的有效性。     

地表覆盖水面信息动态监测方法探索

遥感技术提取水面信息是目前高效的方法,文中通过梳理现有水面提取方法,对关键技术进行分析,提出依据应用需求可采用基于中低空间分辨率、高时间分辨率遥感影像的大区域水面信息提取,以及基于长时间序列遥感影像的水面空间分布变化监测等不同监测模式的思路。通过选取实验区,开展水面范围变化动态监测,对提出的思路进行验证,为水面范围变化动态监测提供方法参考。     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

Landsat与MODIS卫星数据的双向融合实验

针对如何在时间序列尺度上利用多源时空融合方法高精度地重构高分辨率遥感影像的问题,该文提出了一种基于增强字典学习样本空间的单数据对稀疏学习融合算法,并利用现有稀疏学习算法、STARFM算法以及半物理模型对Landsat与MODIS卫星数据进行双向融合实验。结果表明:随着样本尺寸及空间的拓展,改进后的稀疏学习算法能够获得比原始算法、STARFM、半物理模型等算法更优的融合结果,其中ERGAS可达15.0以内、SSIM可达84%以上,并且融合质量对高、低分辨率图像间的空间尺度差异性不敏感。通过采用更高效的在线字典学习算法,该融合方法的处理效率与应用价值有望得到极大提升。     

基于GF-1WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证

地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用。为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于中国高分一号卫星WFV传感器数据和500 m分辨率的GLASS反照率产品生成高空间分辨率的反照率产品。算法思路首先用直接反演算法反演GF-1 WFV数据得到16 m分辨率初级反照率产品,再将500 m分辨率的GLASS反照率产品与16 m分辨率初级产品的纹理信息进行降尺度融合,最终得到16 m分辨率的融合反照率产品。以2016年—2017年黑河实验区的8个站点的地面观测值对算法结果进行验证,实测数据与反演融合数据的时间序列图表明融合后的16 m分辨率反照率与实测值一致性较好;同时,通过2016年—2017年所有站点散点图分析,融合反照率均方根误差为0.02439,初级反照率则为0.05135,融合反照率比初级反照率更接近实测值。16 m分辨率反照率产品在平均值与500 m分辨率的GLASS反照率产品一致的前提下丰富了空间纹理信息,能够更好地支持在区域尺度研究人类活动对环境的影响。     

高分辨率遥感影像处理进展与城市应用若干实例

遥感对地观测技术正在进入以高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率为代表的"三高"时代,为城市绿色、健康和可持续发展提供了丰富、持续的数据源。在综述高空间分辨率遥感影像分类与目标识别、高光谱遥感影像分析与处理、多时相遥感影像信息提取发展现状与进展的基础上,结合若干实例对高分辨率遥感在城市分析中的应用进行了探讨。