ارزیابی عملکرد مکانی و زمانی الگوریتم ریزمقیاس‌ سازی ESTARFM در تولید تصاویر لندست-مانند از تصاویر مادیس

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS، دانشگاه تربیت مدرس
2 استادیار گروه سنجش از دور و GIS، دانشگاه تربیت مدرس
3 استادیار گروه مهندسی آب، دانشگاه تربیت مدرس
چکیده
سری‏های زمانی داده‏های سنجش از دوری نقش مهمی در مدلسازی و پایش تغییرات عوارض و پدیده‏های سطح زمین در گذر زمان دارند. با این وجود، در حالی که سری زمانی تصاویر سنجنده‌های با قدرت تفکیک مکانی پایین (بیش از ۱۰۰ متر از قبیل مادیس) در دسترس می‏باشند امکان تهیه سری زمانی منظم از داده‏های ماهواره‏های اپتیک با قدرت تفکیک مکانی مناسب (بهتر از 30 متر از جمله لندست) با توجه به پیکربندی مداری ماهواره‏ها و همچنین ابرناکی، بخصوص در مناطق مرطوب و مرتفع، چالشی اساسی در استفاده از این داده‏ها می‏باشد. یکی از روش‌های مرسوم برای برطرف ساختن این چالش، تولید تصاویر لندست-مانند با استفاده از ریزمقیاس‏نمایی تصاویر مادیس با استفاده از مدلهایی نظیر، مدل ESTARFM است. این تحقیق به ارزیابی کمی مدل ESTARFM به منظور ریزمقیاس‏نمایی تصاویر مادیس جهت تولید تصاویر لندست-مانند در مناطق غیرهمگن با استفاده از سه روش بازنمونه‌گیری تصویر، پوشش‌های زمینی مختلف و اختلاف زمانی بین تصاویر ورودی و شبیه‏سازی شده پرداخته است. نتایج نشان داد که استفاده از مدل با روش بازنمونه‏گیری خطی دوسویه با اختلاف جزیی عملکرد بهتری نسبت به سایر روش‌های بازنمونه‏گیری دارد. همچنین مدل ESTARFM قادر به تولید تصاویر لندست-مانند با RMSE بهتر از ۰.۰۲ بازتابندگی سطحی و ضریب تعیین بالاتر از ۹۰ درصد در پوشش‌های مختلف زمینی می‌باشد. علاوه بر این، با افزایش اختلاف زمانی بین تصاویر ورودی و تصویر شبیه‌سازی شده دقت مدل به صورت معنی‌داری کاهش پیدا می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Aiazzi, B., et al. (2002). "Context-driven fusion of high spatial and spectral resolution images based on oversampled multiresolution analysis." Remote Sensing of Environment 40(10): 2300-2312.
Chen, J., et al. (1999). "Daily canopy photosynthesis model through temporal and spatial scaling for remote sensing applications." Ecological Modelling 124(2-3): 99-119.
Emelyanova, I. V. (2013). "Assessing the accuracy of blending Landsat–MODIS surface reflectances in two landscapes with contrasting spatial and temporal dynamics: A framework for algorithm selection." Remote Sensing of Environment 133: 193-209-2013 v.2133.
Feng, G., et al. (2006). "On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: predicting daily Landsat surface reflectance." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 44(8): 2207-2218.
Fu, D., et al. (2013). "An improved image fusion approach based on enhanced spatial and temporal the adaptive reflectance fusion model." Remote Sensing 5(12): 6346-6360.
Gao, F., et al. (2015). "Fusing Landsat and MODIS Data for Vegetation Monitoring." IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine 3(3): 47-60.
Gao, F., et al. (2006). "On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: Predicting daily Landsat surface reflectance." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 44(8): 2207-2218.
Hilker, T., et al. (2009). "Generation of dense time series synthetic Landsat data through data blending with MODIS using a spatial and temporal adaptive reflectance fusion model." Remote Sensing of Environment 113(9): 1988-1999.
Hilker, T., et al. (2009). "Generation of dense time series synthetic Landsat data through data blending with MODIS using a spatial and temporal adaptive reflectance fusion model." Remote Sensing of Environment 113(9): 1988-1999.
IWRMco (2015). Daily Rainfall report of Iran Based on Seconder Catchment Areas. In: Iran Water Resource Management Company
Merlin, O., et al. (2010). "Disaggregation of MODIS surface temperature over an agricultural area using a time series of Formosat-2 images." Remote Sensing of Environment 114(11): 2500-2512.
Mousivand, A., et al. (2015). "Multi-temporal, multi-sensor retrieval of terrestrial vegetation properties from spectral–directional radiometric data." Remote Sensing of Environment 158: 311-330.
Mousivand, A., Verhoef, W., Menenti, M., & Gorte, B. (2015). Modeling Top of Atmosphere Radiance over Heterogeneous Non-Lambertian Rugged Terrain. Remote Sensing, 7(6), 8019. doi:10.3390/rs70608019.
Roy, D. P., et al. (2008). "Multi-temporal MODIS–Landsat data fusion for relative radiometric normalization, gap filling, and prediction of Landsat data." Remote Sensing of Environment 112(6): 3112-3130.
Walker, J. J., et al. (2012). "Evaluation of Landsat and MODIS data fusion products for analysis of dryland forest phenology." Remote Sensing of Environment 117: 381-393.
Woodcock, C. E. and A. H. J. R. s. o. E. Strahler (1987). "The factor of scale in remote sensing." Remote Sensing of Environment 21(3): 311-332.
Wu, M., et al. (2016). "An improved high spatial and temporal data fusion approach for combining Landsat and MODIS data to generate daily synthetic Landsat imagery." Information Fusion 31: 14-25.
Zhan, W., et al. (2013). "Disaggregation of remotely sensed land surface temperature: Literature survey, taxonomy, issues, and caveats." Remote Sensing of Environment 131: 119-139.
Zhu, X., et al. (2010). "An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions." Remote Sensing of Environment 114(11): 2610-2623