溫度植被干旱指數時空融合模型對比

作者：李超,李雪梅,田亞林,任瑞

摘要：為實時準確地對新疆農業干旱程度進行反演監測,以新疆焉耆盆地為例,通過運用時空自適應反射率融合模型(Spatio Temporal Adaptive Reflectivity Fusion Model,STARFM)、增強型STARFM(Enhanced STARFM,ESTARFM)模型及靈活的時空數據融合模型(Flexible Spatio Temporal Data Fusion,FSDAF)這3種常見的模型對Landsat 8和MODIS數據進行融合,構建了溫度植被干旱指數(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),并采用土壤相對濕度(Relative Soil Moisture,RSM)數據對TVDI反演結果進行了驗證。結果表明:①3種數據融合模型所模擬預測的干旱因子(歸一化植被指數和地表溫度)與真實Landsat 8數據所反演的干旱因子相比,ESTARFM模型模擬預測的干旱因子判定系數(R2)和均方根誤差(RMSE)均優于其他兩種模型,歸一化植被指數(NDVI)的R2和RMSE分別達到了0.924和0.076,地表溫度(LST)的R2和RMSE分別達到了0.877和2.799;②3種數據融合模型模擬預測的TVDI通過與真實Landsat 8數據反演的TVDI及RSM數據進行對比驗證,發現ESTARFM模型模擬預測的TVDI與上述兩種數據之間的R2也均優于其他兩種模型,分別達到了0.873和0.248。ESTARFM模型在一定程度上更能準確地模擬預測同時期Landsat 8影像的TVDI分布狀況。

發文機構：蘭州交通大學測繪與地理信息學院 甘肅省地理國情監測工程實驗室 地理國情監測技術應用國家地方聯合工程研究中心

關鍵詞：Landsat8-MODISSTARFMESTARFMFSDAFTVDILandsat 8-MODISSTARFMESTARFMFSDAFTVDI

分類號： TP75[自動化與計算機技術—檢測技術與自動化裝置]