ESTARFM相似像元选取方法的改进研究

编号 zgly0001706674

文献类型 期刊论文

文献题名 ESTARFM相似像元选取方法的改进研究

作者 董世元  张文娟  许君一  马建行 

作者单位 山东科技大学测绘科学与工程学院  中国科学院遥感与数字地球研究所 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2020年01期

年份 2020 

分类号 TP751  TN713 

关键词 时空融合  ESTARFM  相似像元选取  阈值法  运行效率 

文摘内容 ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)是一种经典的基于权重滤波的时空融合算法,它在众多领域得到广泛应用。相似像元选取是其一个重要步骤,ESTARFM模型中相似像元选取过程受搜索框大小和分类数影响,当前的研究中搜索框大小的设定较为统一,而分类数大小设定缺乏统一性。为降低ESTARFM算法中分类数对算法性能的影响,将STNLFFM(A Spatial and Temporal Nonlocal Filter-Based Data Fusion Method)中相似像元选取方法与ESTARFM模型相结合,提出改进的ESTARFM_NL模型。研究设计了两组不同时相变化条件下的数据进行对比分析。结果表明:ESTARFM_NL与ESTARFM融合结果相对误差直方图总体分布趋近一致,同时利用平均相对误差和相关系数对融合结果进行评价,发现两种算法之间精度差异较小,表明两种算法融合精度相当;对比两种算法运算效率,发现ESTARFM_NL运行时间能够得到大幅缩减。因此,ESTARFM_NL为大区域或长时间序列遥感数据的时空融合提供了一种可选择的融合方案。