【摘 要】
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时空数据融合能够有效提高高空间分辨率遥感数据的时间分辨率,但是目前广泛使用的时空自适应反射率融合模型在突变区域的预测效果不佳。针对这一问题,提出一种基于分层策略的时空融合模型(hierarchical spatial-temporal fusion model,H-STFM)。该模型首先根据相邻时刻低空间分辨率数据的反射率差值,将待预测的目标像元分为物候变化像元和突变像元;然后对物候变化像元进行线
【机 构】
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中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院,青岛海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,中国自然资源航空物探遥感中心,环境保护部卫星环境应用中心,国家海洋局北海预报中心,武汉中测晟图遥感技术有
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“饮用水源地保护区环境风险源变化多尺度遥感探测机制与不确定性研究”(编号:41871270),国家自然科学基金项目“高异质性滨海湿地盐沼植被环境响应机理与优化分类方法研究”(编号:41801275)共同资助。
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时空数据融合能够有效提高高空间分辨率遥感数据的时间分辨率,但是目前广泛使用的时空自适应反射率融合模型在突变区域的预测效果不佳。针对这一问题,提出一种基于分层策略的时空融合模型(hierarchical spatial-temporal fusion model,H-STFM)。该模型首先根据相邻时刻低空间分辨率数据的反射率差值,将待预测的目标像元分为物候变化像元和突变像元;然后对物候变化像元进行线性回归预测,对突变像元进行加权滤波预测;最后将物候变化和突变区域的预测结果利用优化的时间加权函数融合生成
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