时空多分辨率遥感影像融合的模型与方法研究

More in-depth remote sensing applications in global environmental change, earth system simulation, and ecological and environmental change monitoring have posed high demand on satellite imagery availability and resolutions, especially on high spatial resolution and monitoring continuity. However, a single satellite sensor at present has to trade off between spatial and temporal resolutions, which indicates that high spatial resolution leads to low temporal resolution, and vice versa. This project aims to build a generic spatio-temporal image fusion model to capitalize on the features of different senors by using spatial nmixing and sparse representation methods. This research will deliver high-saptail and high-temporal resolution satellite images that are important data sources for environmental change modeling and analysis, thereby overcoming the bottlenecks of earth obervation. The generated satellite imagery also holds great value to time series geographical data analysis.

全球生态环境变化、地球系统模拟及自然资源调查等日益深入的研究与应用对卫星遥感数据的可获得性与性能的要求正不断提高，尤其对遥感数据的空间分辨率和连续观测能力提出了更高的要求。但现有的卫星遥感传感器由于受到技术条件的限制，只能在时间分辨率和空间分辨率之间进行折衷：高空间分辨率导致低时间分辨率，反之亦然。本项目旨在建立多分辨率时空影像融合模型，重点研究当地表反射率发生变化时，如何根据不同时、空分辨率遥感影像的特点，利用稀疏表示与混合像元空间解混等方法融合产生高空间-高时间分辨率的数据。该研究成果将克服当前对地观测技术无法同时获取高空间、高时间分辨率遥感数据这一瓶颈，为更加准确、有效地进行地表覆盖时空变化建模与分析提供数据支撑。本研究对环境变化监测与时序地理数据分析也具有重要意义。

全球生态环境变化、地球系统模拟及自然资源调查等日益深入的研究与应用对卫星遥感数据的可获得性与性能的要求正不断提高，尤其对遥感数据的空间分辨率和连续观测能力提出了更高的要求。但现有的卫星遥感传感器由于受到遥感物理机理与遥感传感器技术条件的限制，只能在时间分辨率和空间分辨率之间进行折衷：高空间分辨率导致低时间分辨率，反之亦然。在此背景下，本项目建立了多分辨率时空影像融合模型，重点研究当地表反射率发生变化时，如何根据不同时、空分辨率遥感影像的特点，利用稀疏表示与混合像元空间解混等方法融合产生高空间-高时间分辨率的数据。该研究成果克服了当前对地观测技术无法同时获取高空间、高时间分辨率遥感数据这一瓶颈，为更加准确、有效地进行地表覆盖时空变化建模与分析提供数据支撑。本项目在取得的时空融合研究成果以及时空遥感数据融合的相关积累基础上，探索了时空融合在气溶胶光学厚度反演、城市热岛、以及遥感影像去云等相关应用。本项目已发表SCIE\SSCI检索论文13篇，国际会议论文3篇，EI检索论文1篇，获得软件专著一项，出版专著1部。该项目培养了1名博士后，5名博士生（2名已毕业）以及2名硕士生，建立和形成了一支跨区域的合作研究队伍。