[發明專利]基于不同時空分辨率的歸一化植被指數數據時空融合方法

有效

• 申請號: 202210079071.X
• 申請日: 2022-01-24
• 公開（公告）號: CN114092835B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 車向紅;孫擎;劉紀平;王勇;徐勝華;羅安;杜凱旋
• 申請（專利權）人: 中國測繪科學研究院
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/30;G06V10/80;G06K9/62
• 代理公司: 北京棘龍知識產權代理有限公司 11740
• 代理人: 李改平

1.一種基于不同時空分辨率的歸一化植被指數數據時空融合方法，其特征在于，包括如下步驟：

不同時空分辨率的歸一化植被指數數據獲取步驟S110：

分別獲取目標區域的高空間分辨率低時間分辨率的第一遙感圖像和低空間分辨率高時間分辨率第二遙感圖像，通過地表反射率數據分別計算第一和第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI，生成第一遙感圖像和第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列；

對歸一化植被指數數據進行優化處理步驟S120：

分別對第一遙感圖像和第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列進行噪點去除，得到穩定的第一遙感圖像和第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列；

初步的高時空分辨率歸一化植被指數數據生成步驟S130：

基于第一和第二遙感圖像在時間上的線性對應，根據第一遙感圖像的低時間分辨率性，得到低時間分辨率的每個像元的NDVI差值時間序列，對上述NDVI差值時間序列進行線性插值得到高時間分辨率的NDVI差值時間序列，而后與每個像元在高時間分辨率點上的第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列求和得到初步的高空間分辨率高時間分辨率NDVI時間序列數據；

相似像元集計算獲取步驟S140：

選擇離融合時間點最近的第一遙感圖像的NDVI數值，通過計算目標窗口內每個像元與目標像元的歸一化植被指數差值，來尋找目標像元的相似像元集；

最終的高時空分辨率的歸一化植被指數數據計算步驟S150：

計算相似像元與目標像元的歐式距離，并將所述歐式距離轉換為相似像元權重值，將相似像元在初步的高空間分辨率高時間分辨率歸一化植被指數上對應的值與所述權重值用加權求和得到目標像元最終的NDVI值，逐像元遍歷研究區為每一個插值NDVI像元進行空間過濾，生成最終的高空間分辨率高時間分辨率NDVI數值；

在步驟S110中，對于目標區域的高空間分辨率低時間分辨率的第一遙感圖像，計算并生成第一遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列具體為：

對目標區域的高空間分辨率低時間分辨率的第一遙感圖像進行大氣校正，生成地表反射率數據；同時采用FMASK云檢測算法，對所述第一遙感圖像數據中的云/云陰影、水體、冰雪的像元進行檢測過濾；利用公式1計算出每個過濾后像元的歸一化植被指數數據NDVI，形成第一遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列，

其中，為近紅外波段反射率，為紅光波段反射率；

生成第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列具體為：獲取目標區域的低空間分辨率高時間分辨率第二遙感圖像，當第二遙感圖像為地表反射率數據時，直接采用公式1，計算得到第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列；

在步驟S120中：

對于第一遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列，將冬季中NDVI0.1的序列點進行過濾，然后將同時滿足公式2和公式3的像元判定為污染像元，進行過濾，得到優化后的第一遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列，

其中，NDVI_i+j表示以NDVI_i為中心的四個相鄰時間點 NDVI 值，j = -2、-1、1 和 2，AVERAGE是計算相鄰四個NDVI值的平均值，STD是對應的標準差。

2.根據權利要求1所述的歸一化植被指數數據時空融合方法，其特征在于：

在步驟S120中，

對于第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列，過濾冬季NDVI0.1的時間點，利用中值法進行過濾，以每日目標時間點為中心，將9天的窗口內的第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI數據求中值，減少時間序列噪點，將過濾后的第二遙感圖像NDVI轉投影并重采樣為第一遙感圖像的投影和空間分辨率，生成優化的第二遙感圖像的歸一化植被指數數據NDVI時間序列。