【摘 要】
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高时空分辨率归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据对于冬小麦的动态监测具有重要意义,而高分一号卫星的不足之处是无法获得时间序列数据。为了
【机 构】
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太原理工大学矿业工程学院,太原理工大学高分辨率对地观测系统山西数据与应用中心,中国资源卫星应用中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41501372);山西省高校科技创新研究项目(2016144);民用空间基础设施建设项目([2016]2316)
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高时空分辨率归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据对于冬小麦的动态监测具有重要意义,而高分一号卫星的不足之处是无法获得时间序列数据。为了解决上述问题,以河南省东北部为实验研究区,以高分一号卫星16m分辨率的多光谱宽覆盖GF-1/WFV(Gaofen-1satellite/wide field of view)数据与MODIS地表反射率产品MOD09Q1数据为数据源,采用STARFM (spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)时空融合算法,对冬小麦出苗生长期、越冬期、返青-拔节期、抽穗期、成熟期等5个不同物候期的数据进行分析,并最终生成步长为8d的GF-1/WFV NDVI时间序列数据(即预测NDVI).结果显示:5个不同物候期的预测GF-1/WFV NDVI与实际GF-1/WFV NDVI的相关系数分别为0.695 9,0.840 4,0.892 1,0.897 0,0.632 9;预测GF-1/WFV NDVI时间序列数据与实际MOD09Q1NDVI数据具有高度的一致性。
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