高时空分辨率遥感影像的反演可有效解决南方云雨地区的数据缺失问题.以广西典型丘陵山地为试验区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STRAFM)和增强型时空自适应反射率融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTRAFM)两种融合算法,选取小范围的国产环境减灾卫星(HJ-1 CCD)和中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据,比较分析两种融合算法所生成的高空间分辨率影像的优劣.与真实HJ-1 CCD的红、近红外(near-infrared,NIR)波段影像相比,STRAFM和ESTRAFM预测影像在空间分布上均具有较好的一致性,R值均为极显著相关,差分图像98.94％以上像元反射率差值小于0.1,平均绝对差值(average absolute difference,AAD)、平均差值(average difference,AD)、标准差(standard deviation,SD)均较小,融合效果好.与STRAFM相比较,ESTRAFM对真实HJ-1 CCD影像的细节捕捉能力更强,高低反射率区域没有明显缩小或放大现象,破碎地物边界更清晰,不存在斑块.ESTRAFM预测影像与真实HJ-1 CCD红、近红外波段影像的相关性均高于STRAFM,相关系数(pearson correlation coefficient,R)分别为0.930、0.885.ESTRAFM预测影像与真实HJ-1 CCD影像差异小于STRAFM,其差分影像的AD、AAD、SD分别为-0.005、0.013、0.017.
时空融合 HJ-1CCD 中分辨率成像光谱仪 时空自适应反射率融合模型 增强时空自适应反射率融合模型