[发明专利]一种基于线性融合模型的遥感影像时空融合方法

权利要求书

1.一种基于线性融合模型的遥感影像时空融合方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)：将高频低分数据重采样到与低频高分数据相同的空间分辨率，以及相同的投影类型，所述高频低分数据为MODIS数据，所述低频高分数据为Landsat-7数据；即将MODIS数据重采样到与Landsat-7数据相同的空间分辨率，以及相同的投影类型；根据线性时空融合模型理论，MODIS和Landsat-7像元的关系表示为下式：

其中，M()函数表示MODIS像元，L()函数表示Landsat-7像元；m，n表示重采样后MODIS和Landsat-7对应像元位置，t₀为已知时期，t_k为预测时期，B表示目标波段；a和b为系数；由于大气环境、太阳照射角度以及海拔高度的差异，不同位置的a和b值是不同的，需要单独计算；通过已知时期的MODIS和Landsat-7数据对应关系得到，即：

代入预测时期的对应关系式，得：

步骤(2)：针对已知时期的低频高分数据，即Landsat-7数据，基于下式确定其邻域相似像元，即D值大于阈值的像元确定为目标像元邻域的相似像元，

其中，m，n表示目标像元位置，x，y表示其邻域像元位置，num_band为遥感影像总的波段数；

步骤(3)：通过邻域相似像元与目标像元的空间距离计算相应的权重值W_i,j，如下式：

其中，d_i,j表示邻域相似像元与目标像元的距离，i和j分别表示邻域相似像元的坐标，ω表示邻域窗口的大小，ns表示邻域相似像元的个数，S表示邻域相似像元集合；

步骤(4)：通过线性解混理论计算式(3)中的系数b；根据线性解混理论，高频低分影像的像元值等于其包含的低频高分像元均值以及相应误差的和，如下式所示：

其中，M_o表示未重采样的MODIS像元，M，N表示未重采样的MODIS像元位置，L表示Landsat-7像元，p，q表示M，N像元中包含Landsat-7像元的位置，nf表示包含的Landsat-7像元数量，ξ表示相应的残差；通过下式计算Landsat-7像元对应的残差，即线性模型的系数b：

步骤(5)：综合邻域相似像元对中心像元融合的贡献，通过下式计算预测时期的Landsat-7像元值，即实现对预测时期Landsat-7数据的时空融合，

2.根据权利要求1所述的一种基于线性融合模型的遥感影像时空融合方法，其特征在于：

所述步骤1中使用8天合成500米分辨率MODIS地表反射率数据以及逐日Landsat-7/ETM+数据作为高频低分和低频高分数据，输入为时期相近或同一时期的MODIS数据与Landsat-7数据，以及预测时期的MODIS数据，输出为模拟的预测时期Landsat-7数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于线性融合模型的遥感影像时空融合方法，其特征在于：

所述步骤1中关于线性时空融合模型中的系数采用代入法消去系数a；基于已知时期的高频低分数据以及低频高分数据，结合线性解混模型理论，确定系数b；融入邻域相似像元对中心像元的贡献，实现目标高分像元的快速准确模拟。