طريقة الدمج الزماني المكاني المقوى لمؤشر النباتات

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    College of Surveying and Geo-Informatics, Tongji University, Shanghai 200092, China

  • Email:tangyijie@sina.com
  • Introduction:唐以洁,研究方向为遥感数据时空融合。E-mail: tangyijie@sina.com
TANG Yijie,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    College of Surveying and Geo-Informatics, Tongji University, Shanghai 200092, China

  • Email:wqm11111@126.com
  • Introduction:王群明,研究方向为遥感信息智能处理。E-mail: wqm11111@126.com
WANG Qunming*

ملخص

تعتبر بيانات مؤشر النباتات المعادلة الفرقية الموحدة للفروق النباتية (NDVI) عالية الدقة الزمنية والمكانية أمراً لا غنى عنه في مراقبة نمو المحاصيل واسترجاع المعلمات. يمكن أن تكون بيانات الاستشعار عن بعد للأقمار الصناعية في الموجة الحمراء والقريبة من الأشعة تحت الحمراء كمصدر بيانات NDVI الهامة. ومع ذلك، بسبب قيود قدرة مستشعرات الأقمار الصناعية، يكون هناك تقييد متبادل بين الدقة المكانية والدقة الزمنية لبيانات الاستشعار عن بعد التي تحصل عليها، ومن الصعب الحصول على بيانات NDVI التي تجمع بين الدقة عالية الزمانية والمكانية. تهدف تقنية الدمج الزماني المكاني إلى دمج بيانات NDVI الذي تكون لديها دقة زمانية عالية ولكن دقة مكانية منخفضة وبيانات NDVI التي تكون لديها دقة مكانية عالية ولكن دقة زمانية منخفضة، لإنتاج بيانات NDVI التي تجمع بين دقة عالية زمانية ومكانية. ومع ذلك، تواجه الدمج الزماني المكاني تحديًا كبيرًا، وهو أنه من المعروف أن التغطية الأرضية غالباً ما تظهر تغييرات كبيرة بين الوقت الذي تكون فيه البيانات المساعدة والوقت المتوقع. من أجل التعامل مع هذا التحدي، يقترح هذا البحث طريقة لدمج الزماني المكاني المقوى باستخدام مجال الفضاء (STFSR)، لدمج NDVI زماني المكاني. تستفيد طريقة STFSR بشكل كامل من البيانات المكانية عالية الدقة التي تقترب في الوقت من الوقت المتوقع، ولكنها تحتوي على بيانات مفقودة (نتيجة تغطية السحب لصور الاستشعار عن بعد) كبيانات مساعدة للتنبؤ بدمج NDVI الزماني المكاني. يستخدم استخدام هذه الصور المساعدة، يقلل بشكل فعال من تأثير التغير في NDVI على الدمج الزماني المكاني. في الحقل الثلاثين الذي تم اختياره في هذا البحث، تبين أن طريقة STFSR التي تم اقتراحها تحتوي على دقة عالية من STARFM المعتادة وطريقة VIPSTF-SW القائمة على الوزن المكاني والزوج الافتراضي للصورة المكانية والزمانية الزمانية، بمعدلات متوسطة (Root Mean Square Error, RMSE) تقلل 0.0217 و 0.0188 بالمقارنة مع STARFM و VIPSTF-SW على التوالي، ومعامل الارتباط المتوسط ​​(Correlation Coefficient, CC) يتحسن 0.0820 و 0.0742 على التوالي، وخطأ الاصطناعي الشامل العالمي النسبي (Relative Global-dimensional Synthesis Error, ERGAS) يقلل 4.3170 و 3.8535 على التوالي. بالإضافة إلى ذلك، عندما تزداد مساحة منطقة السحب في البيانات المساعدة، تظهر إلى جانب منحى هبوطي في الدقة، لا تزال طريقة STFSR بشكل عام أفضل من STARFM و VIPSTF-SW. تقدم طريقة STFSR وسيلة جديدة لإنتاج بيانات NDVI عالية الدقة الزمانية والمكانية، ونظرًا لمبدأها ومزاياها، فإن هذا النموذج يحتوي على إمكانيات تطبيقية ملموسة في إنتاج مؤشرات النباتات ذات الدقة الزمانية والمكانية العالية الأخرى مثل مؤشر النباتات المحسن (EVI).

مفهوم

Landsat;MODIS;NDVI;دمج زماني مكاني;مكاني مقوى

References

  1. 1.
    Amorós-López J, Gómez-Chova L, Alonso L, Guanter L, Zurita-Milla R, Moreno J and Camps-Valls G. 2013. Multitemporal fusion of Landsat/TM and ENVISAT/MERIS for crop monitoring. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23: 132-141
  2. 2.
    Busetto L, Meroni M and Colombo R. 2008. Combining medium and coarse spatial resolution satellite data to improve the estimation of sub-pixel NDVI time series. Remote Sensing of Environment, 112(1): 118-131
  3. 3.
    Cao R Y, Chen Y, Chen J, Zhu X L and Shen M G. 2020. Thick cloud removal in Landsat images based on autoregression of Landsat time-series data. Remote Sensing of Environment, 249: 112001
  4. 4.
    Chen Y, Cao R Y, Chen J, Liu L C and Matsushita B. 2021. A practical approach to reconstruct high-quality Landsat NDVI time-series data by gap filling and the Savitzky–Golay filter. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 180: 174-190
  5. 5.
    Chu D, Shen H F, Guan X B, Chen J M, Li X H, Li J and Zhang L P. 2021. Long time-series NDVI reconstruction in cloud-prone regions via spatio-temporal tensor completion. Remote Sensing of Environment, 264: 112632
  6. 6.
    Das M and Ghosh S K. 2016. Deep-STEP: a deep Learning approach for spatiotemporal prediction of remote sensing data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 13(12): 1984-1988
  7. 7.
    Dong W Q and Meng J H. 2018. Review of spatiotemporal fusion model of remote sensing data. Remote Sensing for Natural Resources, 30(2): 1-11
  8. 8.
    Gao F, Masek J, Schwaller M and Hall F. 2006. On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: predicting daily Landsat surface reflectance. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(8): 2207-2218
  9. 9.
    Gevaert C and García-Haro F J. 2015. A comparison of STARFM and an unmixing-based algorithm for Landsat and MODIS data fusion. Remote Sensing of Environment, 156: 34-44
  10. 10.
    Guo D Z, Shi W Z, Hao M and Zhu X L. 2020. FSDAF 2.0: improving the performance of retrieving land cover changes and preserving spatial details. Remote Sensing of Environment, 248: 111973
  11. 11.
    Hilker T, Wulder M A, Coops N C, Linke J, McDermid G, Masek J G, Gao F and White J C. 2009. A new data fusion model for high spatial- and temporal-resolution mapping of forest disturbance based on Landsat and MODIS. Remote Sensing of Environment, 113(8): 1613-1627
  12. 12.
    Huang B and Song H H. 2012. Spatiotemporal reflectance fusion via sparse representation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(10): 3707-3716
  13. 13.
    Ke Y H, Im J, Park S and Gong H L. 2016. Downscaling of MODIS one kilometer evapotranspiration using Landsat-8 data and machine learning approaches. Remote Sensing, 8(3): 215
  14. 14.
    Li X D, Foody G M, Boyd D S, Ge Y, Zhang Y H, Du Y and Ling F. 2020. SFSDAF: an enhanced FSDAF that incorporates sub-pixel class fraction change information for spatio-temporal image fusion. Remote Sensing of Environment, 237: 111537
  15. 15.
    Liu J B, Ma Y, Wu Y T and Chen F. 2016. Review of methods and applications of high spatiotemporal fusion of remote sensing data. Journal of Remote Sensing (in Chinese), 20(5): 1038-1049
  16. 16.
    Liu M, Yang W, Zhu X L, Chen J, Chen X, Yang L Q and Helmer E H. 2019. An improved flexible spatiotemporal data fusion (IFSDAF) method for producing high spatiotemporal resolution normalized difference vegetation index time series. Remote Sensing of Environment, 227: 74-89
  17. 17.
    Maselli F. 2001. Definition of spatially variable spectral endmembers by locally calibrated multivariate regression analyses. Remote Sensing of Environment, 75(1): 29-38
  18. 18.
    Ranchin T and Wald L. 2000. Fusion of high spatial and spectral resolution images: the ARSIS concept and its implementation. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 66(1): 49-61
  19. 19.
    Song H H and Huang B. 2013. Spatiotemporal satellite image fusion through one-pair image learning. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(4): 1883-1896
  20. 20.
    Song H H, Liu Q S, Wang G J, Hang R L and Huang B. 2018. Spatiotemporal satellite image fusion using deep convolutional neural networks. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 11(3): 821-829
  21. 21.
    Verger A, Baret F, Weiss M, Kandasamy S and Vermote E. 2013. The CACAO method for smoothing, gap filling, and characterizing seasonal anomalies in satellite time series. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(4): 1963-1972
  22. 22.
    Wang Q M and Atkinson P M. 2018. Spatio-temporal fusion for daily Sentinel-2 images. Remote Sensing of Environment, 204: 31-42
  23. 23.
    Wang Q M, Tang Y J, Tong X H and Atkinson P M. 2020. Virtual image pair-based spatio-temporal fusion. Remote Sensing of Environment, 249: 112009
  24. 24.
    Wang Q M, Tang Y J, Tong X H and Atkinson P M. 2024. Filling gaps in cloudy Landsat LST product by spatial-temporal fusion of multi-scale data. Remote Sensing of Environment, 306: 114142
  25. 25.
    Wang Q M, Zhang Z H and Zhang C Y. 2023. Downscaling GF-5 hyperspectral images by fusing with Sentinel-2 images. National Remote Sensing Bulletin, 27(8): 1936-1950
  26. 26.
    Wu M Q, Niu Z, Wang C Y, Wu C Y and Wang L. 2012. Use of MODIS and Landsat time series data to generate high-resolution temporal synthetic Landsat data using a spatial and temporal reflectance fusion model. Journal of Applied Remote Sensing, 6(1): 063507
  27. 27.
    Xu H Q, Ren M J and Yang L J. 2023. Evaluating the consistency of surface brightness, greenness, and wetness observations between Landsat-8 OLI and Landsat-9 OLI2 through underfly images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 124: 103546
  28. 28.
    Xu Y, Huang B, Xu Y Y, Cao K, Guo C L and Meng D Y. 2015. Spatial and temporal image fusion via regularized spatial unmixing. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(6): 1362-1366
  29. 29.
    Yin G F, Li A N, Jin H A, Zhao W, Bian J H, Qu Y H, Zeng Y L and Xu B D. 2017. Derivation of temporally continuous LAI reference maps through combining the LAINet observation system with CACAO. Agricultural and Forest Meteorology, 233: 209-221
  30. 30.
    Zhang H K, Chen J M, Huang B, Song H H and Li Y R. 2014. Reconstructing seasonal variation of Landsat vegetation index related to leaf area index by fusing with MODIS data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7(3): 950-960
  31. 31.
    Zhang Z H, Wang Q M and Ding X Y. 2024. FVC-Net: a fusion network for producing fine spatial resolution fractional vegetation cover. National Remote Sensing Bulletin, 28(12): 3184-3196
  32. 32.
    Zhu X L, Cai F Y, Tian J Q and Williams T K A. 2018. Spatiotemporal fusion of multisource remote sensing data: literature survey, taxonomy, principles, applications, and future directions. Remote Sensing, 10(4): 527
  33. 33.
    Zhu X L, Chen J, Gao F, Chen X H and Masek J G. 2010. An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions. Remote Sensing of Environment, 114(11): 2610-2623
  34. 34.
    Zhu X L, Helmer E H, Gao F, Liu D S, Chen J and Lefsky M A. 2016. A flexible spatiotemporal method for fusing satellite images with different resolutions. Remote Sensing of Environment, 172: 165-177
  35. 35.
    Zhukov B, Oertel D, Lanzl F and Reinhackel G. 1999. Unmixing-based multisensor multiresolution image fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(3): 1212-1226
  36. 36.
    Zurita-Milla R, Gomez-Chova L, Guanter L, Clevers J G P W and Camps-Valls G. 2011. Multitemporal unmixing of medium-spatial-resolution satellite images: a case study using MERIS images for land-cover mapping. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(11): 4308-4317

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website