STARFM相关论文
Landsat imagery with a 30 m spatial resolution is well suited for characterizing mine-area-scale landscape structure and......
为实时准确地对新疆农业干旱程度进行反演监测,以新疆焉耆盆地为例,通过运用时空自适应反射率融合模型(Spatio Temporal Adaptive ......
本文以江苏高邮为研究区,采用STARFM和STAVFM两种算法,以及HJ星和MODIS遥感数据,分别进行时空融合。通过对比分析,STARFM算法有更......
当前数据获取条件下，很难直接获得兼具高时间与高空间分辨率的多光谱遥感数据，提出利用 STARFM（Spatial and Temporal Adaptive Refle......
复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而,传统方法存在对影像获取条件要求较高,或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空......
草原植被返青期可以反映陆地生态系统对环境变化的快速响应,是草原生态调控、放牧政策制定等的重要依据。目前,用于草原植被返青期......
高空间、时间分辨率遥感数据在林业遥感变化监测方面具有重要的作用,然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间和时间分辨率上存在......
粮食是人类得以繁衍生息的最基础生活资料,中国作为拥有14亿人口的超级农业大国,对粮食尤其是水稻的需求压力也在日益增加。快速、......
Landsat遥感数据是区域资源与环境研究的重要数据源,但受时间分辨率及阴雨天气的影响,难以获得大范围的相同时相数据。因此利用时......
当前数据获取条件下,很难直接获得兼具高时间与高空间分辨率的多光谱遥感数据,提出利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Ref......
以洞庭湖区典型的产量大县——南县为研究区,针对Landsat回访周期较长及长江中下游阴雨天气较多的特点,利用STARFM模型融合高时间......
喀斯特石漠化综合治理防治措施已落实到小流域等较小空间单元内,迫切需要高时空分辨率植被覆盖度等数据支撑相关研究。由于技术和......
高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨......
为解决Landsat数据云覆盖和扫描线校正仪失效的影响,弥补可能的Landsat数据的空缺,找出在山区的最佳融合方法,本文比较了山区地形......
针对多云雾地区高时空分辨率数据缺乏现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,通过时空适应反射率融合......
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......
洞庭湖湿地是我国及国际重要的湖泊湿地,基于遥感时空融合模型,通过融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,......
对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目......
Landsat TM数据的高空间分辨率及多光谱特性使得其在多领域得到广泛应用,但是较长的重访周期以及云的影响导致实际可用的数据较少,......
由于受到16d重访周期与云等对数据质量的影响,具有时间与空间连续性的Landsat 8OLI观测数据难以直接获取。考虑地物分布的空间自相......
