受技術限制的影響,傳感器在獲取地面數據時通常難以同時兼顧到數據的空間分辨率和時間分辨率,導致影像數據在空間分辨率和時間分辨率方面存在不可調和的矛盾,從而無法滿足大范圍、高精度、快速變化的地面信息遙感監(jiān)測。時空融合技術通過建立高空間與高時間分辨率數據之間的變化關系,對高空間分辨率數據的空間細節(jié)分布特征與高時間分辨率數據的時間變化信息進行有機結合,是解決單一傳感器數據所存在問題的有效方法。隨著時空數據融合算法的不斷提出和改進,遙感數據的時空融合效果逐漸得到了改進,對高空間與高時間分辨率數據在時間上的變化進行分析,是建立高空間與高時間分辨率數據變化關系的關鍵。此外,在光學遙感數據獲取極其困難的多云霧地區(qū),即使是在有效的時空數據融合算法的支持下,也難以實現高時空分辨率的數據融合。針對不同傳感器數據在同一像元位置所產生的像元差值問題,結合地物變化對不同傳感器數據觀測值的影響。本文將地物分成耕地、林地、建筑以及水體四個類別,利用多源遙感數據,提取高空間分辨率與高時間分辨率數據在不同地類上的反射率差值數據和光學遙感與SAR數據在不同地類上的像元差值數據,并運用時間序列分析的方法對不同傳感器數據在不同... 

【文章來源】：云南師范大學云南省

【文章頁數】：100 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術路線圖

第2章高空間與高時間分辨率數據的反射率差值分析11圖2.1研究區(qū)地理位置Fig.2.1Locationofthestudyarea2.2反射率差值分析方法高空間分辨率與高時間分辨率數據的反射率差值提取是反射率差值分析的基礎和前提。首先，對高空間分辨率和高時間分辨率數據進行預處理，包括大氣校正、格式轉換以及投影轉換等；然后，分別提取每一種傳感器數據的可見光和近紅外波段，用于高空間分辨率數據與高時間分辨率數據在各波段的反射率差值提��；最后，分別提取不同波段、不同時相上耕地、林地、建筑以及水體的反射率差值數據。對每一組反射率差值數據進行分析，是本章的又一重點內容，且分析結果決定了下一步的研究方向。本章將在R語言的基礎上，對每一組反射率差值序列進行分析。當時間序列為白噪聲時，說明該序列的觀察值之間沒有任何相關性，反射率差值在時間上的變化不包含任何趨勢或季節(jié)變化，對未來的發(fā)展變化預測也沒有任何幫助，應立即停止分析。否則，可以通過差分運算、時間序列分解等一系列方法，提取時間序列中所包含的趨勢或季節(jié)信息，并對反射率差值的時間變化進行趨勢擬合，最終建立新的反射率差值變化模型，具體過程如圖2.2所示。

反射率差值的提取與分析流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]多源遙感數據融合生成高時空分辨率地表溫度研究與驗證[D]. 孫晨紅.西安科技大學 2015
[2]基于像素級的遙感圖像融合算法研究[D]. 孫麗真.吉林大學 2008



本文編號：3396820