结合滑动窗的使用,提出了一种基于傅里叶逼近和线性融合降尺度的时间序列构建方法.在时间序列上逐像元对离散的Landsat数据进行傅里叶逼近,并同分辨率较低的AVHRR传感器数据进行融合,实现了试验区Landsat植被指数的时间序列构建,结合作为实际观测数据的Landsat数据对模型结果的精度进行验证.结果表明,模型结果在色调与纹理等图像特征方面与实际观测数据一致,构建了白色冰雪覆盖区域的NDV I,构建结果与周边地表具有非常好的空间连续性,且整幅影像不存在明显的块状效应;模型结果与实际观测数据具有较高的相关性(平均0.8692)和较低的均方根误差(平均0.0435),平均高达75.04％的像元误差在±0.05之间,高达97.64％的像元误差在±0.1之间,并且误差呈良好的正态分布.模型精度对输入数据量存在一定依赖,同时对混合像元的处理方面尚存在一定的改进空间.
Landsat NDVI 数据融合 傅里叶分析