-
公开(公告)号:CN110363246B
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN201910648630.2
申请日:2019-07-18
Applicant: 滨州学院
IPC: G06V10/762 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种高时空分辨率植被指数NDVI的融合方法,包括:A.利用像元降尺度算法对低分辨率植被指数NDVI影像进行降尺度处理;B.利用降尺度处理的植被指数NDVI影像和高分辨率的植被指数NDVI影像计算增量△NDVI,并统计增量△NDVI累积分布直方图进行聚类构建出增量△NDVI分类图;C.利用增量ΔNDVI分类图,构建高低分辨率增量ΔNDVI的线性混合模型,并利用岭回归方法分别计算出高分辨率增量和D.计算tp时刻的高分辨率植被指数NDVI值。本发明利用增量△NDVI聚类生成分类图,充分利用了NDVI变化特征,相比于其他方法,本发明方法的融合效果更令人满意,为构建高时空分辨率的植被指数NDVI提供了一种行之有效的方法。
-
公开(公告)号:CN110363246A
公开(公告)日:2019-10-22
申请号:CN201910648630.2
申请日:2019-07-18
Applicant: 滨州学院
Abstract: 本发明公开了一种高时空分辨率植被指数NDVI的融合方法,包括:A.利用像元降尺度算法对低分辨率植被指数NDVI影像进行降尺度处理;B.利用降尺度处理的植被指数NDVI影像和高分辨率的植被指数NDVI影像计算增量△NDVI,并统计增量△NDVI累积分布直方图进行聚类构建出增量△NDVI分类图;C.利用增量ΔNDVI分类图,构建高低分辨率增量ΔNDVI的线性混合模型,并利用岭回归方法分别计算出高分辨率增量和 D.计算tp时刻的高分辨率植被指数NDVI值。本发明利用增量△NDVI聚类生成分类图,充分利用了NDVI变化特征,相比于其他方法,本发明方法的融合效果更令人满意,为构建高时空分辨率的植被指数NDVI提供了一种行之有效的方法。
-