چکیده:
ﺳﺮیﻫﺎی زﻣﺎﻧﯽ دادهﻫﺎی ﺳﻨﺠﺶازدوری ﻧﻘﺶ ﻣﻬﻤﯽ در ﻣﺪلﺳﺎزی و ﭘﺎﯾﺶ ﺗﻐﯿﯿﺮات ﻋﻮارض و ﭘﺪﯾﺪهﻫﺎی ﺳﻄﺢ زﻣﯿﻦ در ﮔﺬر زﻣﺎن دارﻧﺪ. ﺑﺎ اﯾﻦﺣﺎل، ﻫﺮﭼﻨﺪ ﺳﺮی زﻣﺎﻧﯽ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﺳﻨﺠﻨﺪهﻫﺎی ﺑﺎ ﻗﺪرت ﺗﻔﮑﯿﮏ ﻣﮑﺎﻧﯽ ﭘﺎﯾﯿﻦ) ﺑﯿﺶ از 100 ﻣﺘﺮ، ازﻗﺒﯿﻞ ﻣﺎدﯾﺲ (در دﺳﺘﺮس ﻫﺴﺘﻨﺪ، ﺗﻬﯿﻪی ﺳﺮی زﻣﺎﻧﯽ ﻣﻨﻈﻢ از دادهﻫﺎی ﻣﺎﻫﻮارهﻫﺎی اﭘﺘﯿﮏ ﺑﺎ ﻗﺪرت ﺗﻔﮑﯿﮏ ﻣﮑﺎﻧﯽ ﻣﻨﺎﺳﺐ) ﺑﻬﺘﺮ از 30 ﻣﺘﺮ، ازﺟﻤﻠﻪ ﻟﻨﺪﺳﺖ (ﺑﺎﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ ﭘﯿﮑﺮﺑﻨﺪی ﻣﺪاری ﻣﺎﻫﻮارهﻫﺎ و ﻫﻤﭽﻨﯿﻦ اﺑﺮﻧﺎﮐﯽ، ﺑﻪﺧﺼﻮص در ﻣﻨﺎﻃﻖ ﻣﺮﻃﻮب و ﻣﺮﺗﻔﻊ، ﭼﺎﻟﺸﯽ اﺳﺎﺳﯽ در اﺳﺘﻔﺎده از اﯾﻦ دادهﻫﺎ اﺳﺖ. ﯾﮑﯽ از روشﻫﺎی ﻣﺮﺳﻮم ﺑﺮای ﺑﺮﻃﺮف ﮐﺮدن اﯾﻦ ﭼﺎﻟﺶ، ﺗﻮﻟﯿﺪ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﻟﻨﺪﺳﺖ-ﻣﺎﻧﻨﺪ ازﻃﺮﯾﻖ رﯾﺰﻣﻘﯿﺎسﻧﻤﺎﯾﯽ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﻣﺎدﯾﺲ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﻣﺪلﻫﺎﯾﯽ ﭼﻮن ﻣﺪل ESTARFM اﺳﺖ. در اﯾﻦ ﺗﺤﻘﯿﻖ، ﻣﺪل ESTARFM ﺑﻪﻣﻨﻈﻮر رﯾﺰﻣﻘﯿﺎسﻧﻤﺎﯾﯽ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﻣﺎدﯾﺲ ﺑﺮای ﺗﻮﻟﯿﺪ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﻟﻨﺪﺳﺖ-ﻣﺎﻧﻨﺪ در ﻣﻨﺎﻃﻖ ﻧﺎﻫﻤﮕﻦ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﺳﻪ روش ﺑﺎزﻧﻤﻮﻧﻪﮔﯿﺮی ﺗﺼﻮﯾﺮ، ﭘﻮﺷﺶﻫﺎی زﻣﯿﻨﯽ ﻣﺨﺘﻠﻒ و اﺧﺘﻼف زﻣﺎﻧﯽ ﺑﯿﻦ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ورودی و ﺷﺒﯿﻪﺳﺎزیﺷﺪه، ﺑﻪﻃﻮر ﮐﻤﯽ ارزﯾﺎﺑﯽ ﺷﺪه اﺳﺖ. ﻧﺘﺎﯾﺞ ﻧﺸﺎن داد ﮐﻪ اﺳﺘﻔﺎده از ﻣﺪل ﺑﺎ روش ﺑﺎزﻧﻤﻮﻧﻪﮔﯿﺮی ﺧﻄﯽ دوﺳﻮﯾﻪ ﺑﺎ اﺧﺘﻼف ﺟﺰﺋﯽ ﻋﻤﻠﮑﺮد ﺑﻬﺘﺮی از ﺳﺎﯾﺮ روشﻫﺎی ﺑﺎزﻧﻤﻮﻧﻪﮔﯿﺮی دارد. ﻫﻤﭽﻨﯿﻦ، ﻣﺪل ESTARFM ﻣﯽﺗﻮاﻧﺪ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﻟﻨﺪﺳﺖ-ﻣﺎﻧﻨﺪ ﺑﺎ RMSE ﺑﻬﺘﺮ از 0,02 ﺑﺎزﺗﺎﺑﻨﺪﮔﯽ ﺳﻄﺤﯽ و ﺿﺮﯾﺐ ﺗﻌﯿﯿﻦ ﺑﺎﻻﺗﺮ از 90 درﺻﺪ در ﭘﻮﺷﺶﻫﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ زﻣﯿﻨﯽ ﺗﻮﻟﯿﺪ ﮐﻨﺪ. ﺑﺎ اﻓﺰاﯾﺶ اﺧﺘﻼف زﻣﺎﻧﯽ ﺑﯿﻦ ﺗﺼﺎوﯾﺮ ورودی و ﺗﺼﻮﯾﺮ ﺷﺒﯿﻪﺳﺎزیﺷﺪه، دﻗﺖ ﻣﺪل ﺑﻪﺻﻮرت ﻣﻌﻨﯽداری ﮐﺎﻫﺶ ﻣﯽﯾﺎﺑﺪ.
Abstract
Satellite time series data play a key role in characterizing land surface change and monitoring of short and long-term land cover change processes over time. While coarse spatial resolution optical sensors (e.g. MODIS) can provide appropriate time series data, the temporal resolution of high to intermediate spatial resolutions sensors (1-100 m e.g. Landsat) does not allow for having temporally frequent measurements because of the orbital configuration of such sensors and cloud contamination. A promising approach for addressing this challenge and producing Landsat-like imageries is the blending of data from coarse spatial resolution sensors like MODIS. Among different approaches proposed in the literature, the ESTARFM model has been reported to outperform other models in generating Landsat-like imageries with reasonable accuracy over heterogeneous areas. Despite the large body of studies implementing ESTRAFM for downscaling MODIS data, quantitative evaluation of the model under different conditions has not yet been investigated. This study quantitatively evaluates model performance over different land cover types, resampling methods and time-difference analysis between input and synthetic images. The results demonstrated that employing bilinear resampling in the ESTARFM produces results slightly better than nearest neighbor and cubic resampling methods. Moreover, the ESTARFM model accurately predicts Landsat-like surface reflectance images with RMSE better than 0.02 and correlation more than 90% over different land cover types. However, the model performance significantly degrades as the time difference between the input and synthetic images increases.
خلاصه ماشینی:
در این تحقیق ،مدل ESTARFM به منظور ریزمقیاس نمایی تصاویر مادیس برای تولیدتصاویر لندست -مانند در مناطق ناهمگن با استفاده از سه روش بازنمونه گیری تصویر، پوشش های زمینی مختلف و اختلاف زمانی بین تصاویر ورودی و شبیه سازیشده ،به طور کمی ارزیابی شده است .
همچنین ،تأثیرات ناشی از انتخاب روش بازنمونه گیری ١(در مرحله ی پیش پردازش )، ابعاد تصاویر استفاده شده (تمام ، نصف و یک چهارم تصویر)، اختلاف زمانی بین گرفتن تصاویرلندست و مادیس و تنوع کلاس های پوشش زمین بر نتایج به دست آمده از مدل را بررسی میکنیم .
اساس این مدل براین فرض استوار است که بین تصاویرسنجنده های مختلف دریک زمان معین ، همبستگی وجود دارد و از این همبستگی برای ریزمقیاس نمایی تصاویر و همچنین حداقل کردن خطاهای سیستمی ناشی از تفاوت دو سنجنده بهره برده میشود (Chen &Zhu ٢٠١٠ ,et-al &).
در این تحقیق ،ارزیابی دقت مدل ESTARFM برای ریزمقیاس نمایی تصاویر مادیس روی پوشش های مختلف زمین ، اندازه ی تصویر ورودی، اختلاف زمانی بین تصاویر ورودی و تصویر پیش بینی و همچنین روش بازنمونه گیری انجام شد.
"Daily canopy photosynthesis model through temporal and spatial scaling for remote sensing applications.
"Generation of dense time series synthetic Landsat data through data blending with MODIS using a spatial and temporal adaptive reflectance fusion model.
"Generation of dense time series synthetic Landsat data through data blending with MODIS using a spatial and temporal adaptive reflectance fusion model.
"An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions.