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申请/专利权人：兰州大学

摘要：本发明公开了一种自上而下的多尺度嵌套的时空优化采样方法，其特征在于包括步骤：1.先在低分辨率像元内找对该像元尺度时空代表性好的样方；2.在上面选出的代表性样方内再找对该样方时空代表性好的子样方十米尺度；3.在上面选出的代表性子样方内再找对该子样方是囧代表性好的采样点；4.每一级尺度上的时空代表性样方借助随机组合的思想并利用长时间序列影像构建时间向量；5.对于每一种可能的组合，计算每一种组合的观测平均值时间序列向量与基于所有像元观测的平均值时间序列向量之间的差异性Euclidean或相似性R；6.判断Euclidean的最小值和R的最大值是否满足要求。该方法能自上而下获取不同尺度像元的代表性地面观测。

主权项：1.一种自上而下的多尺度嵌套的时空优化采样方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1把公里尺度待验证像元内覆盖一个典型地表变化周期的高分辨率影像提取出来，构建时间序列影像，同时，把影像重采样到百米尺度分辨率，2首先把公里尺度待验证像元内的所有百米尺度像元时间序列提取出来，假设有N个像元时间序列，随机选择kk＝1,2,3,.....ll＜N个像元时间序列，那么总共有种可能的组合方式其中： 3对于每一种可能的组合，计算每一种组合的观测平均值时间序列向量，并与基于所有像元观测的平均值时间序列向量进行对比，计算欧氏距离Euclidean和相关系数R，判断Euclidean的最小值和R的最大值是否满足要求，若满足，则该尺度上的采样结束，Euclidean的最小值和R的最大值对应的组合即为最具代表性的样方位置，其中： 式中，a表示选出的像元平均值的时间序列，b表示该级尺度包含的所有像元均值时间序列；4若不满足要求，设置k＝k+1，重复步骤1-3；5在上一级尺度上的采样结束后，把影像的空间分辨率重采样到十米尺度,若高分辨率影像空间分辨率接近十米尺度，则不必重采样，针对上述选择出的每一个代表性样方，把该样方内的所有十米尺度的像元时间序列提取出，假设有N个像元时间序列，随机选择kk＝1,2,3,.....ll＜N个像元时间序列，那么总共有种可能的组合方式；然后重复步骤3和4；6若上一级尺度上的采样结束后，确保高分辨率影像的空间分辨率在米尺度，针对上述步骤5选出的代表性子样方，把子样方内的所有米尺度的像元时间序列提取出，假设有N个像元时间序列，随机选择kk＝1,2,3,.....ll＜N个像元时间序列，那么总共有种可能的组合方式，然后重复步骤3和4。

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百度查询： 兰州大学 一种自上而下的多尺度嵌套的时空优化采样方法