对象级时空融合模型在NDVI和LST的应用分析—以大理地区为例

过去几十年中,时空融合技术为实现长时间序列观测提供了一种经济高效的方法,但此类方法对结构信息的保留能力较弱,同时计算的效率也比较低。该研究对比分析主流时空融合方法与对象级(Object Level,OL)时空融合方法,在归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)的融合效果和融合效率的差异。文章以大理地区作为研究区,使用9种时空融合方法对Landsat和MODIS数据做融合处理,通过目视判别和统计分析,评估其在时空模拟效果和计算效率上的差异。实验表明:1)OL-FSDAF2.0(Object Level-Flexible Spatiotemporal Data Fusion 2.0)相较于其他时空融合方法更好地恢复了地表真实信息和结构信息;2)对象级时空融合方法在计算效率方面比其余像素级时空融合方法提高20.70倍;3)对象级时空融合方法对地物时间动态特征细节的捕捉能力均比像素级时空融合方法高。总的来说,对象级时空融合方法具有较高的计算效率和更精确的融合效果,其中,OL-FSDAF2.0在复杂地表区域与模拟地表覆盖动态变化中表现较好。