陈晋-时空相关性及其在遥感数据处理中的应用.pdf

遥感数据的时空相关性及 在数据预处理中应用 报告人：陈 晋 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 2013年7月20 日 目录 1 遥感数据的时空相关性 2 条带插补 3 厚云去除 4 山体阴影信息恢复 5 MODIS/Landsat数据融合 1 遥感数据的时空相关性 遥感数据目前已经被地理学、生态学等诸多领域作为大尺度 研究的重要数据源。然而，各种因素使得原始遥感数据不能 不同于普通的数字图像处理，遥感数据的处理过程中，需要考虑遥 满足大部分研究的需求，因此学者开发了大量数据处理方法。 感数据的时空相关性 ，杜绝将数据孤立地处理。 数据预处理 全球变化 生态系统监测 …… 1 遥感数据的时空相关性 空间相关性 Rs “All attribute values on a geographic surface are related to each other, but closer values are more strongly related than more distant ones.” —— Tobler’s First Law 相关函数 距离因子 类别因子 1 遥感数据的时空相关性 时间相关性 Rt 地物的部分属性会随着时间的推移发生周期或者非周期性的 变化 ，这些连续的变化便形成了地物的时间相关性。间隔时 间越短，地物属性应该越接近。 t1 t2 t3 相关函数 距离因子 类别因子 1 遥感数据的时空相关性 空间相关性的时间不变效应 在自然情况下若地物类型不变，地物的空间相关性应该是 不随时间的推移而发生变化。 1 遥感数据的时空相关性 混合像元分解 由于地物覆盖类型的复杂性和传感器分辨率的限制，混合像 元在遥感数据中十分普遍，混合像元分解即是获得混合像元 中各地物类型比例的一种重要方法。 端元比例 R ∑f R +ε mix i i i 混合光谱 端元光谱 1 遥感数据的时空相关性 数据缺失问题 由于多方面因素的限制，遥感数据的缺失问题是遥感数据预 处理中面临的最主要的问题。 已有时相 条带(ETM+)