面向水土流失風險評價的高時空分辨率遙感融合模型研究.pdf

1、植被覆蓋因子是水土流失控制因子當中非常重要的一個因子，其在年內呈現(xiàn)高度動態(tài)變化的特點。遙感技術已成為水土流失風險評價中植被覆蓋因子獲取的首要手段。然而受傳感器技術條件限制，獲取的數(shù)據(jù)不得不在時間和空間分辨率之間進行權衡，因而無法有效滿足區(qū)域水土流失風險評價對高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)的需求。因此，開展高時、空分辨率多源遙感數(shù)據(jù)融合，充分利用各個數(shù)據(jù)在空間和時相上的優(yōu)勢，將有助于提高遙感在區(qū)域水土流失風險評價中的應用潛力。
　　本研究在對

2、國際主流高時空分辨率融合模型梳理與分析的基礎上，從理論上構建了一個即能解決遙感數(shù)據(jù)的BRDF效應問題又能解決混合像元問題的新融合模型(MLDFM)，并將其與GAIFM、STARFM和半物理模型進行了對比分析。最后，利用MLDFM構建的高時空分辨率植被指數(shù)，分析了其反映試驗區(qū)季節(jié)性植被動態(tài)的潛力，觀察其在植被覆蓋變化監(jiān)測中的作用。
　　研究結果表明:
　　1) MLDFM通過引入MODIS BRDF/Albedo模型參數(shù)與土地

3、覆蓋數(shù)據(jù)，同步解決BRDF效應與混合象元的問題，在理論設計上保障了模型的優(yōu)越性;
　　2)在本文研究區(qū)域內，與GAIFM、STARFM和半物理模型相比，在地表覆蓋變化和不變的區(qū)域均取得了更高的融合精度。首先，這種優(yōu)勢表現(xiàn)在視覺效果上，MLDFM模型得到的融合結果影像紋理整體自然，在地表異質性區(qū)域沒有出現(xiàn)斑塊、平滑以及銳化的現(xiàn)象。其次，將MLDFM模型運用到綠、紅、近紅外三波段反射率的預測，所得結果顯示:其預測殘差值與時相殘差的比值

4、分別為0.51、0.55、0.34，而其他模型結果相應值均在0.6以上，在紅波段更是出現(xiàn)了大于1的情況;在與實際觀測圖像做的散點圖分析中，MLDFM模型得到的結果與觀測影像的相關系數(shù)在綠、紅、近紅外波段分別為0.90、0.91、0.92，而其它模型的相關系數(shù)均不到0.8;
　　3)通過MLDFM模型構建的時間序列反射率影像，獲取的植被指數(shù)NDVI年內整體變化表明，所得NDVI在趨勢上與MODIS NDVI基本一致，能夠反映植被的季