基于不同时空分辨率的归一化植被指数数据时空融合方法技术

一种基于不同时空分辨率的归一化植被指数数据时空融合方法，将不同时空分辨率的归一化植被指数数据进行时空融合，利用基于相邻NDVI观测的噪点二次过滤和高时间分辨率的NDVI中值的噪点过滤；结合线性插值和空间过滤，对不同时空分辨率的NDVI数据进行自动化融合生成高时间高空间分辨率NDVI数据；并利用空间过滤算法消除MODIS像元边界效应，最终得到目标区域的高空间分辨率高时间分辨率NDVI数据。本发明专利技术减少后续融合处理的不确定性，不用考虑输入数据是否晴空无云；通过结合与目标像元NDVI值的接近程度和与目标像元的欧式距离，对融合的目标像元NDVI值进行校正，提高融合影像的连续性。像的连续性。像的连续性。

【技术实现步骤摘要】
基于不同时空分辨率的归一化植被指数数据时空融合方法


[0001]本申请涉及一种归一化植被指数数据的获取方法，具体的，涉及利用不同时空分辨率的归一化植被指数数进行时空融合后获得高时空分辨率的归一化植被指数数据的方法。

技术介绍

[0002]植被指数是由卫星不同波段数据组合而成，能简单、有效地反映植物生长状况，与植被覆盖度之间存在线性关系，是标识植被生长状况和覆盖度的重要指标。当前已经发展了数十种植被指数，其中，归一化植被指数NDVI（Normalized Vegetation Index）可以消除与仪器定标、太阳角、地形、云、阴影和大气条件有关的大多数影响，并且增加了对植被的响应能力，在植被监测的遥感应用最为广泛。目前常用的NDVI 数据有EOS/MODIS NDVI数据，该数据时间分辨率高（逐日），能反映植被的动态变化，然而空间分辨率较粗（250m
‑
1000m）， 使得其获取的像元信息存在大量的混合像元现象，这对于植被类型复杂的中小尺度区域，无法准确反映植被生长状况和覆盖度。Landsat系列卫星数据能够提供高空间分辨率（3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于不同时空分辨率的归一化植被指数数据时空融合方法，其特征在于，包括如下步骤：不同时空分辨率的归一化植被指数数据获取步骤S110：分别获取目标区域的高空间分辨率低时间分辨率的第一遥感图像和低空间分辨率高时间分辨率第二遥感图像，通过地表反射率数据分别计算第一和第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI，生成第一遥感图像和第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列；对归一化植被指数数据进行优化处理步骤S120：分别对第一遥感图像和第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列进行噪点去除，得到稳定的第一遥感图像和第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列；初步的高时空分辨率归一化植被指数数据生成步骤S130：基于第一和第二遥感图像在时间上的线性对应，根据第一遥感图像的低时间分辨率性，得到低时间分辨率的每个像元的NDVI差值时间序列，对上述NDVI差值时间序列进行线性差值得到高时间分辨率的NDVI差值时间序列，而后与每个像元在高时间分辨率点上的第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列求和得到初步的高空间分辨率高时间分辨率NDVI时间序列数据；相似像元集计算获取步骤S140：选择离融合时间点最近的第一遥感图像的NDVI数值，通过计算目标窗口内每个像元与目标像元的归一化植被指数插值，来寻找目标像元的相似像元集；最终的高时空分辨率的归一化植被指数数据计算步骤S150：计算相似像元与目标像元的欧式距离，并将所述欧式距离转换为相似像元权重值，将相似像元在初步的高空间分辨率高时间分辨率归一化植被指数上对应的值与所述权重值用加权求和得到目标像元最终的NDVI值，逐像元遍历研究区为每一个插值NDVI像元进行空间过滤，生成最终的高空间分辨率高时间分辨率NDVI数值。2.根据权利要求1所述的归一化植被指数数据时空融合方法，其特征在于：在步骤S110中，对于目标区域的高空间分辨率低时间分辨率的第一遥感图像，计算并生成第一遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列具体为：对目标区域的高空间分辨率低时间分辨率的第一遥感图像进行大气校正，生成地表反射率数据；同时采用FMASK云检测算法，对所述第一遥感图像数据中的云/云阴影、水体、冰雪的像元进行检测过滤；利用公式1计算出每个过滤后像元的归一化植被指数数据NDVI，形成第一遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列，其中，为近红外波段反射率，为红光波段反射率；生成第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列具体为：获取目标区域的低空间分辨率高时间分辨率第二遥感图像，当第二遥感图像为地表反射率数据时，直接采用公式（1），计算得到第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列。
3.根据权利要求2所述的归一化植被指数数据时空融合方法，其特征在于：在步骤S120中：对于第一遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列，将冬季中NDVI<0.1的序列点进行过滤，然后将同时满足公式2和公式3的像元判定为污染像元，进行过滤，得到优化后的第一遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列，其中，NDVI
i+j
表示以NDVI
i
为中心的四个相邻时间点 NDVI 值，j =
ꢀ‑
2、
‑
1、1 和 2，AVERAGE是计算相邻四个NDVI值的平均值，STD是对应的标准差。4.根据权利要求3所述的归一化植被指数数据时空融合方法，其特征在于：在步骤S120中，对于第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI时间序列，过滤冬季NDVI<0.1的时间点，利用中值法进行过滤，以每日目标时间点为中心，将9天的窗口内的第二遥感图像的归一化植被指数数据NDVI数据求中值，减少时间序列噪点，将过滤后的第二遥感图像NDVI转投影并重采样为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：车向红，孙擎，刘纪平，王勇，徐胜华，罗安，杜凯旋，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：