【摘 要】
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遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据。以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室,中国科学院大学,国核电力规划设计研究院
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遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据。以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1 CCD数据和MODIS数据,对STARFM算法进行了改进,（1）考虑了不同地物对光谱响应的差异,为减少分类错误利用统计学上（）对分类数据进行筛选,按照不同地物类型分别利用线性拟合方法修改光谱距离权重;（2）定义了预测半径,对HJ-1 CCD数据因外界影响而缺失的影像进行了预测。结果表明,与真实影像相比,预测结果呈现了较好的空间一致性
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