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遥感地表温度降尺度方法比较————性能对比及适应性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
在归纳现有遥感地表温度降尺度方法的基础上, 选取3种代表性方法:Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)、Pixel Block Intensity Modulation (PBIM)和Linear Spectral Mixture Model (LSMM)方法进行实验比较, 并建立了一种纹理相似性度量指标CO-RMSE (Co-Occurrence Root Mean Square Error)。结果表明:(1)NDVI方法受季节影响最严重, 不适于春、冬季, 其次为PBIM方法;(2)LSMM方法受分辨率限制最大, 低分辨率时丢失大量纹理信息, NDVI方法在较高分辨率时优于PBIM方法, 较低分辨率时则相反;(3)3种方法的适用区域分别为植被与裸土像元并存区域, 山区和反照率变化较大区域, 以及类别间温差较大区域;(4)NDVI方法操作最简单, LSMM方法最复杂。分析认为, 尺度因子是决定方法性能的关键, 应根据季节、分辨率、地表覆盖、应用目的和操作性等综合选择。 相似文献
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