时空融合技术生成光谱连续的区域级高时空分辨率反射率数据的研究

In current applications of remotely sensed data, regional reflectance data with high- spatial and temporal resolution have a widely application prospect. With the help of multi-temporal characteristics from low spatial resolution data, reflectance data with high- spatial and temporal resolution can be generated by using spatiotemporal fusion techniques. However, these studies only take local-scale isolated image(s) with high spatial resolution on a single or multiple date(s), so that application requirements of fusion studies at regional-scale can’t be fully satisfied in data condition, fusion accuracy, and stability of fusion model. This study only takes one known high spatial resolution image from single date as the object. On a basis of deeply analyzing effect mechanism of spatiotemporal similarity, surface heterogeneity, and spatiotemporal variability of fusion data for spatiotemporal fusion process, a regional-scale spatiotemporal fusion frame aiming at meeting the requirement of spectral continuity in regional-scale application has been designed by the strategy composed of time series unmixing, sparse representation, time series analysis and superresolution reconstruction. At the end of this study, an evaluation criterion of fusion quality, which provides a further exploration in application promotion potential for the proposed fusion frame, has also been established for regional synthetic reflectance data with high- spatial and temporal resolution.

当前遥感数据应用条件下，兼具高空间和高时间分辨率的区域级反射率数据具有广泛的应用前景。借助低空间分辨率数据的时序特征，时空融合技术能够合成高时空分辨率的反射率数据。但这类研究目前均以局部尺度下独立图幅的单时相或多时相的高空间分辨率影像为研究对象，因而在数据条件、融合精度以及模型的稳定性上无法充分满足区域尺度融合研究的应用要求。本研究即以单一时相的高空间分辨率遥感影像为研究对象，在深入分析融合数据的时空相似性、地表异质性与时空变化程度等融合要素对时空融合过程作用机制的基础上，期望通过综合时间序列解混、稀疏表达、时间序列分析以及超分辨率重建等方法设计出具有更高精度和适应性的区域级时空融合框架，以实现区域级应用目标中对于光谱连续性的要求。最后建立以区域级高时空分辨率反射率合成数据为评估对象的融合质量评价标准，以助于进一步探索该融合框架的应用推广潜力。

兼具高空间和高时间分辨率的区域级甚至全球尺度遥感数据是进行动态、精细地表覆盖研究的重要工具，在碳循环、土地利用/土地覆盖以及大区域遥感制图等领域具有更广阔的应用前景，但直接利用高空间分辨率或高时间分辨率数据很难获取此类数据，本项目利用时空融合技术实现上述目标。本项目以单时相高空间分辨率影像为研究前提，从多源传感器时空作用机制、区域时空建模以及区域融合质量评价三方面开展研究：.（1）多源传感器时空作用机制方面：从多源传感器反射率数据辐射一致性的角度分析了多源融据时空相似性对融合过程的影响，发展了基于类别统计分析的辐射标准化方法来提升Landsat与MODIS反射率间的光谱一致；综合考虑了多光谱数据对应光谱通道波谱响应函数不一致问题，利用概率分析方法推导了多源传感器光谱响应函数的通用归化关系，建立了相应的波谱差异最小化模型。为多源传感器辐射归化以及辐射差异建模等问题提供了一种有效的建模途径。.（2）区域时空融合建模方面：综合基于稀疏表示的字典学习方法与时间序列解混思想，发展了一种基于时空拓展学习的反射率融合模型，并利用Landsat与MODIS、国产高分二号与高分一号卫星进行验证。该项工作能够为区域尺度高空间分辨率卫星影像的时间序列重建问题提供有益思路，如全球地表覆盖分类、制图以及变化检测等。.（3）融合质量评价方面：在现存成熟的数据质量评价指标基础上，设计了多个针对区域中高分辨率遥感数据时间序列重建的区域尺度融合质量评价指标，结合局地类别统计特征与空间维光谱切线的曲线特征来解析区域融合数据的空间光谱连续性，进一步抽取多源传感器的时-谱关联特征。该方面的成果一方面为区域镶嵌的辐射一致性评价提供了有力的评价手段，同时也为基于时间序列数据的多源遥感数据相似性测度方面提供了有效的辅助研究手段。