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基于UBiaSTF时空融合模型的时序NDVI重建方法研究
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作者 张圣微 方科迪 +4 位作者 周莹 贺月 杨林 雒萌 韩永婷 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期294-305,共12页
高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Se... 高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Sentinel-2与MODIS影像的时序NDVI融合中,并与ESTARFM和BiaSTF模型进行对比,分析其在遥感时序NDVI重建中的效果。结果表明,UBiaSTF模型在NDVI时间序列重建中表现优异,决定系数R2较其他模型显著提高,最高达到了0.930;同时UBiaSTF模型在长时间序列数据融合任务中的稳定性较强,能有效克服参考影像时相间隔改变对预测精度的影响;并且UBiaSTF模型在不同植被覆盖类别上的时间序列NDVI重建与实际变化最吻合,相较于ESTARFM和BiaSTF表现出更低的融合误差。该模型可作为植被覆盖区域时间序列NDVI重建的有效工具。 展开更多
关键词 时序数据重建 时空融合模型 unet框架 遥感 NDVI
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