多源遥感影像融合的时序植被指数图谱库构建及应用

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植被是生态系统至关重要的组成部分,植被变化会对生态系统的发展和演变产生影响,并且会影响全球物质和能量循环。随着遥感技术发展,大量卫星被发射到太空,通过卫星拍摄的遥感影像可以对植被进行监测。MODIS传感器拥有较高的时间分辨率(1天),但其空间分辨率(250米、500米、1000米)较低;Landsat卫星拥有较高的空间分辨率(30米),但时间分辨率(16天)较低,且因为云雨雪遮挡和卫星传感器本身发生故障,导致Landsat卫星时间分辨率达不到16天,某些时刻数据缺失导致时间序列不连续。基于此,本文通过时空融合方法结合MOD09GA数据与Landsat卫星数据,构建具有30米空间分辨率和16天时间分辨率的时序NDVI数据;将土地覆盖类型样本矢量边界数据与时序NDVI叠加提取各土地覆盖类型时序NDVI曲线,建立时序NDVI图谱库;最后使用构建的时序NDVI图谱库对研究区进行土地覆盖类型提取并做精度评价。主要内容如下:(1)时空融合构建时序NDVI数据集和时序NDVI图谱库。本文使用灵活时空融合模型(Flexible Spatial-Temporal Data Fusion,FSDAF)构建数据缺失时刻的影像数据。该模型仅需要一对同时刻高、低空间分辨率影像和另一时刻低空间分辨率影像作为输入,基于误差补偿思想,考虑两个时刻间土地覆盖类型发生变化,更准确预测融合影像。将预处理后的MOD09GA-NDVI数据和Landsat8-NDVI数据使用FSDAF时空融合算法得到缺失时刻的融合影像,与已有Landsat8-NDVI组成时序NDVI数据,采用HANTS滤波法平滑时序NDVI数据集,将时序NDVI数据集与选择的各土地覆盖类别样本矢量边界数据叠加,提取样本区范围内的平均时序NDVI数据,得到各类型的时序NDVI曲线,将各类型的时序NDVI曲线建库得到时序M-L-NDVI图谱库(MODIS、Landsat融合的时序NDVI图谱库)。(2)基于时序M-L-NDVI图谱库的土地覆盖类型提取。FSDAF时空融合模型构建高时间分辨率和高空间分辨率时序NDVI数据,对融合结果进行必要性检测。时序NDVI图谱库反映的是NDVI指数在时间上的变化,以北京为例构建时序NDVI影像数据集,采用HANTS滤波平滑数据;使用时序M-L-NDVI图谱库,基于光谱角度匹配法(Spectral Angle Mapper,SAM)和最小距离法(Minimum Distance,MD)对北京市时序NDVI影像数据进行土地覆盖类型提取,以Globe Land30 2020版土地覆盖信息数据为参考数据,采用混淆矩阵(误差矩阵)和Kappa系数进行土地覆盖类型提取精度评价。本研究表明:(1)FSDAF时空融合算法基于误差补偿思想,将MOD09GA高时间分辨率数据与Landsat8高空间分辨率数据结合,得到完整时间序列的NDVI数据,为土地覆盖类型提取、植被生长监测等时序NDVI数据变化研究提供数据支撑。(2)根据融合后时序NDVI数据提取各土地覆盖类型时序NDVI曲线建立时序M-L-NDVI图谱库,可以反映不同地物类型在时间上的变化,M-L-NDVI图谱库信息可以应用于土地覆盖类型提取,得到较好的提取精度(光谱角度匹配法总体精度:72.20%,Kappa=0.6;最小距离法总体精度:73.40%,Kappa=0.61),图谱库信息可以作为土地覆盖类型提取的重要参考数据。(3)FSDAF融合高时间分辨率和高空间分辨率数据特点,得到完整时间序列数据,是进一步挖掘遥感信息的一种有效手段。
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