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申请/专利权人：扎赉诺尔煤业有限责任公司;中国矿业大学

摘要：本发明公开一种高寒地区长时间序列高频NDVI生成方法和装置，利用时空融合和影像去云相结合方式来弥补缺失遥感影像，实现长时间序列高频率NDVI的计算。采用本发明的技术方案，以克服高寒地区植被生长期短、可使用影像时间受限、高质量遥感影像缺失，无法计算长时间序列NDVI的缺陷。

主权项：1.一种高寒地区长时间序列高频NDVI生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对于T2时刻缺失Landsat-8影像的情况，获取T1和T2时刻低空间分辨率高时间分辨率的MODIS数据和T1时刻高空间分辨率低时间分辨率的Landsat-8数据；步骤2、将步骤1中的T1和T2时刻低空间分辨率高时间分辨率的MODIS数据以及T1时刻高空间分辨率低时间分辨率的Landsat-8数据利用亚像元类分数变化信息的融合方法进行时空融合，得到T2时刻的Landsat-8数据；步骤3、对于T2时刻缺失Landsat-8影像的情况，采用Sentinel-2卫星影像填补缺失的Landsat-8影像；步骤4、对于T2时刻存在Landsat-8影像但有云阴影覆盖的情况，利用邻域相似像素插值方法将含云的Landsat-8影像进行去云处理，得到去云后的结果；步骤5、对步骤2中时空融合的结果、步骤3中Sentinel-2卫星影像和步骤4影像去云的结果分别进行影像矫正；步骤6、根据所述三个影像矫正结果分别计算NDVI；步骤2具体为：步骤21、估计T1时刻精细图像的端元与类丰度；步骤22、估计T2时刻精细图像的端元与类别分数；步骤23、根据类丰度和类别分数确定从T1到T2的端元变化和亚像元覆盖率变化信息，同时对T2处的精细图像进行时间预测；步骤24、采用空间预测策略来修正所述时间预测，得到SFSDAF的预测结果，即T2时刻的Landsat-8数据；步骤4具体为：步骤41、采用自适应的移动窗口搜索方法来选取邻域相似像素；步骤42、根据相似像素的权重，并且利用目标图像中所有相似像素的加权平均，对目标像素进行预测；步骤43、根据预测结果，将含云的Landsat-8影像进行去云处理，得到去云后的结果。

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