發(fā)布時(shí)間：2018-04-17 20:24

  本文選題：時(shí)空數(shù)據(jù)融合 + STITFM��； 參考：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,傳感器在時(shí)間分辨率、空間分辨率、光譜分辨率等方面均有較大的改進(jìn),然而,傳感器的物理設(shè)計(jì)無法同時(shí)兼顧遙感影像對(duì)于高時(shí)間分辨率和高空間分辨率的需求。隨著遙感應(yīng)用的深入發(fā)展,獲取精度更高、時(shí)空尺度更多樣化、覆蓋范圍更廣泛的高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)成為當(dāng)前遙感研究的迫切需求。針對(duì)遙感數(shù)據(jù)"時(shí)空矛盾"的問題,本文以北京市和河北省懷來縣為研究區(qū)域,對(duì)高時(shí)空分辨率地表溫度數(shù)據(jù)融合進(jìn)行探索。論文首先對(duì)國內(nèi)外現(xiàn)有的經(jīng)典時(shí)空融合方法自適應(yīng)時(shí)空反射率模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM)以及多源遙感數(shù)據(jù)地表溫度時(shí)空融合(Spatial-Temporal Integrated Temperature Fusion Model,STITFM)的不足進(jìn)行了深入分析,進(jìn)而提出了一種基于字典學(xué)習(xí)和多源遙感數(shù)據(jù)的高時(shí)空分辨率地表溫度融合方法,并采用自動(dòng)氣象站實(shí)測(cè)地表溫度數(shù)據(jù)和Landsat 8獲取的地表溫度數(shù)據(jù)對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)和比較。本文的研究成果主要分為以下幾個(gè)方面:(1)分別采用STARFM時(shí)空融合方法與STITFM時(shí)空融合方法獲取河北懷來縣高時(shí)空分辨率(30m,30min)地表溫度數(shù)據(jù),其中,STARFM方法融合了Landsat 8、FY-2E/F 兩種傳感器數(shù)據(jù),STITFM 方法融合了 Landsat 8、MODIS、FY-2E/F三種傳感器數(shù)據(jù)。并采用Landsat 8獲取的地表溫度對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證和精度對(duì)比分析,結(jié)果表明使用STITFM方法的精度較高:相關(guān)系數(shù)為0.812,均方根誤差為1.576 K,平均絕對(duì)誤差為1.156 K;STARFM方法的相關(guān)系數(shù)為0.447,均方根誤差為14.098 K,平均絕對(duì)誤差為13.786 K。(2)針對(duì)現(xiàn)有高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)融合方法STARFM和STITIFM的不足,提出一種多源傳感器數(shù)據(jù)非線性時(shí)空融合框架。該框架基于字典學(xué)習(xí)方法,對(duì)高中低分辨率圖像對(duì)進(jìn)行采樣,能用少量的基本特征組合表達(dá)其更高層抽象的特征。研究采用實(shí)測(cè)地表溫度數(shù)據(jù)對(duì)融合溫度進(jìn)行精度驗(yàn)證,并與STITFM方法融合的溫度圖像進(jìn)行精度對(duì)比,結(jié)果表明基于字典分解和超分辨率重建的改進(jìn)方法,其融合效果有一定的提升,相關(guān)系數(shù)為0.993,均方根誤差為1.032K,平均絕對(duì)誤差為0.703 K;STITFM方法融合結(jié)果的相關(guān)系數(shù)為0.988,地表溫度均方根誤差為1.47 K,平均相對(duì)誤差為1.235 K。(3)將改進(jìn)的多源遙感數(shù)據(jù)非線性時(shí)空融合框架應(yīng)用于北京市,獲取高時(shí)空分辨率地表溫度時(shí)序數(shù)據(jù),并進(jìn)一步分析北京市城市熱島日變化特征及其植被影響因子。研究發(fā)現(xiàn),北京市在春秋夏三季存在明顯的城市熱島效應(yīng),夏季熱島強(qiáng)度(Surface Urban Heat Island Intensity,SUHII)最大,春秋季次之;同時(shí)熱島強(qiáng)度表現(xiàn)出一定的日變化規(guī)律,日出之后熱島強(qiáng)度呈現(xiàn)降低趨勢(shì),在午間地表溫度達(dá)到最大值時(shí),強(qiáng)度降到最低,隨后持續(xù)在較低的水平,日落后逐漸開始回升,并且在夜間持續(xù)出現(xiàn)強(qiáng)熱島現(xiàn)象;北京市5種典型下墊面類型的地表溫度在春夏秋三個(gè)季節(jié)的白天與夜晚表現(xiàn)出較為一致的趨勢(shì),從高到低依次為:建筑用地農(nóng)田草地水體落葉闊葉林,而夜晚則依次為:建筑用地水體農(nóng)田草地落葉闊葉林;對(duì)城市熱島植被影響因子分析,發(fā)現(xiàn)歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和UHI呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,歸一化植被水分指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)和 SUHII 的關(guān)系隨季節(jié)變化,除冬季外,基本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果表明,本文提出的多源傳感器非線性時(shí)空融合方法具有可行性,可以為長時(shí)間序列數(shù)據(jù)的獲取、精細(xì)尺度的定量反演分析以及大區(qū)域高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)集的生成等提供新的思路與方法。
[Abstract]:With the development of remote sensing technology , the sensor has great improvement in time resolution , spatial resolution , spectral resolution and so on . Based on the dictionary learning method , the results show that there are obvious urban heat island effect , the correlation coefficient is 0.993 , the mean relative error is 1.23K , the average absolute error is 0.703 K , the average relative error is 1.23K . The results show that the multi - source sensor nonlinear space - time fusion method proposed in this paper is feasible , which can provide new ideas and methods for the acquisition of long - time series data , the quantitative inversion analysis of fine scale and the generation of large - area high - temporal resolution dataset .

【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P407

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1765143