基于MODIS-OLI遥感数据融合技术的农田生产力估算

来源：自然资源学报杂志2016年第5期北京时间：

作者：牛忠恩1, 2； 闫慧敏1*, *； 黄玫1； 胡云锋1； 陈静清1；

单位：1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101;<br/> 2. 中国科学院大学,北京 100049],fundList_en:[STS Project of CAS, No.KFJ-EW-STS-019; Key Program of the CAS, No.KSZD-EW-Z-021-02; National Natural Science Foundation of China, No.41430861

摘要：大范围、高精度的农田生产力遥感监测依赖于高时空分辨率的遥感数据,单纯依靠由单一类型传感器数据获取的高时相或者高空间分辨率的遥感数据都不能满足清晰掌握田块尺度上作物生长动态的需求。全球免费提供的空间分辨率250~1 000 m的MODIS数据和空间分辨率30 m的Landsat数据是植被动态监测普遍应用的数据源,针对应用MODIS数据估算的农田生产力空间分辨率较低而Landsat卫星重访周期长的局限性,研究基于空间分辨率30 m的Landsat 8 OLI数据与空间分辨率500 m的MODIS数据,应用时空数据融合技术,融合OLI数据的高清晰空间表达能力与时间间隔8 d的MODIS数据的植被生长时间序列过程的监测能力,获得空间分辨率30 m、时间步长8 d的时间序列数据,利用VPM （Vegetation Photosynthesis Model）模型以宁夏永宁县部分地区为试验区估算该区域的NPP。研究结果表明,融合后所得30 m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,提高了MODIS数据中混合像元上的估算精度,并保留了MODIS数据原始的时间过程信息,以30 m的空间分辨率刻画出作物的生长动态;较单独应用MODIS数据,使用融合数据估算的NPP可更有效检测出高标准农田建设对农田生产力的提升。

关键词：数据融合,NPP,ESTARFM,VPM模型,植被指数

基金资助：中国科学院科技服务网络计划（KFJ-EW-STS-019）; 中国科学院重点部署项目（KSZD-EW-Z-021-02）; 国家自然科学基金重点项目（41430861）