【摘 要】
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遥感数据在空间分辨率和时间分辨率上相互制约,单一的卫星传感器不能获得既具有高空间分辨率又具有高时间分辨率的数据,遥感数据时空融合技术是目前解决此问题的重要方法之一
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于HJ-1数据的作物成熟期遥感预测方法研究”(编号:41171331);国家高技术研究发展计划“863”计划课题“典型应用领域全球定量遥感产品生产体系”(编号:2013AA12A302);中国科学院科技服务网络计划(STS)项目“精准农业技术体系研发及先进设备完善和升级”(编号:KFJ-EW-STS-069)共同资助
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遥感数据在空间分辨率和时间分辨率上相互制约,单一的卫星传感器不能获得既具有高空间分辨率又具有高时间分辨率的数据,遥感数据时空融合技术是目前解决此问题的重要方法之一。对此介绍了国内外在遥感数据时空融合领域的主要研究成果,通过对当前主流融合模型构建理论进行对比分析,将时空融合模型分为基于变换的模型和基于像元重构的模型,并且进一步将基于像元重构的模型分为了基于线性混合模型和时空自适应融合模型2类,分别介绍了各类模型的基本原理与方法,并对模型的优缺点进行了对比分析。最后,对时空融合模型的发展趋势从数据、应用和尺度3个方面进行了展望。
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