一种构建高时空遥感数据的方法

摘要

本发明公开了一种构建高时空遥感数据的方法，结合像元分解降尺度方法和STARFM模型的CDSTARFM方法，首先利用像元分解降尺度算法对低分辨率数据进行降尺度处理，然后用降尺度数据取代STARFM算法中直接重采样的低分辨率数据，最后利用两者相结合的CDSTARFM算法进行数据融合。该方法可以有效解决像元分解降尺度融合数据的“图斑”现象和STARFM模型寻找纯净MODIS像元难的问题。利用本发明提供的方法融合Landsat8和MODIS数据构建高时空分辨率遥感数据。结果表明，本发明提供的方法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度。

主权项

一种构建高时空遥感数据的方法，其特征在于所述方法主要包括以下步骤：步骤一、选取一个基期(t_k)的中、低分辨率遥感影像和时序低分辨率影像；步骤二、对t_k时期中分辨率影像进行聚类，得到分类图像后进行类别丰度提取，得到类别丰度图；步骤三、通过像元分解模型对步骤二得到的类别丰度图以及t₀和t_k两期低分辨率影像进行像元分解，得到t₀和t_k两期的降尺度影像；步骤四、利用t_k时期中分辨率影像筛选相似像元，得到窗口内中心像元的相似性像元；步骤五、利用步骤三得到的t₀和t_k两期低分辨率影像降尺度的影像数据和步骤四得到的相似性像元，通过加权窗口内相似性像元计算预测期的中心像元值，从而得到预测期t₀的中分辨率遥感影像。