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    農(nóng)業(yè)遙感團(tuán)隊(duì)提出高時空分辨率植被指數(shù)數(shù)據(jù)重建新算法

    放大字體  縮小字體 時間:2020-11-09 09:48 來源:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所 原文:
    核心提示:近日,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所農(nóng)業(yè)遙感團(tuán)隊(duì)在遙感數(shù)據(jù)時空融合算法研究方面取得了重要進(jìn)展。相關(guān)研究成果《Reconstructing daily 30 m NDVI over complex agricultural landscapes using a crop reference curve approach》發(fā)表在遙感領(lǐng)域頂級期刊《Remote Sensing of Environment》(IF=9.085)上。
      近日,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所農(nóng)業(yè)遙感團(tuán)隊(duì)在遙感數(shù)據(jù)時空融合算法研究方面取得了重要進(jìn)展。相關(guān)研究成果《Reconstructing daily 30 m NDVI over complex agricultural landscapes using a crop reference curve approach》發(fā)表在遙感領(lǐng)域頂級期刊《Remote Sensing of Environment》(IF=9.085)上。

      衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取的高時效性(高時間分辨率)和高清晰度(高空間分辨率)是農(nóng)作物遙感監(jiān)測中最重要的兩個要素。但受到衛(wèi)星傳感器的限制,這兩個要素在同一顆衛(wèi)星上很難同時具備。一類衛(wèi)星具有高重訪周期,如MODIS系列衛(wèi)星具備每天觀測的能力,但其空間分辨率只有500-1000m;另一類衛(wèi)星具有較高空間分辨率,但重訪周期較長,例如Landsat系列衛(wèi)星,其空間分辨率為30m,重訪周期則為16天。遙感數(shù)據(jù)時空融合算法是指將這兩類衛(wèi)星數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合在一起,形成一套同時具備高時間和高空間分辨率的數(shù)據(jù),這對農(nóng)情監(jiān)測至關(guān)重要,但這類算法的基本假設(shè)導(dǎo)致其應(yīng)用于農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)復(fù)雜地區(qū)時,小地塊信息無法被準(zhǔn)確獲取。針對該問題,本研究提出了以作物參考曲線(Crop Reference Curves)為基礎(chǔ)的高時空分辨率植被指數(shù)重建算法CRC。通過與現(xiàn)有的多種融合算法比較,該算法重建的精度最高,表現(xiàn)最穩(wěn)定,尤其適用于高空間分辨率數(shù)據(jù)較少情況下(如云雨天氣較多時)的植被指數(shù)時間序列重建,未來可進(jìn)一步應(yīng)用于精細(xì)化農(nóng)作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)測研究中。

      孫亮研究員為論文第一作者,合作單位為美國農(nóng)業(yè)部水文遙感實(shí)驗(yàn)室。該研究得到院青年英才引進(jìn)工程和NASA相關(guān)項(xiàng)目的資助。

      三種算法模型在不同輸入影像數(shù)時的時間序列NDVI重建曲線對比圖

      原文鏈接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425720305290
    日期:2020-11-09
     
     地區(qū): 中國
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