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Simulate TM Image from MODIS Data, Using Linear Mixture Model

机译:使用线性混合模型从MODIS数据模拟TM图像

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摘要

Satellites sensors, e.g., MODIS, NOAA-AVHRR, SEAWIFS, are widely used satellite data. However, the coarse spatial resolution of these data limited the application. In this paper, we propose a novel approach for the simulation of high spatial resolution image from mutil-temporal coarser resolution satellite data that will has both high spatial resolution and temporal resolution. Through detecting temporal change information from time series MODIS images, the algorithm produces high temporal synthetic Landsat data from a previous Landsat image. The algorithm was tested over a 1400km2 area located in Arkansas, USA. High correlation coefficient r of 0.81 between synthetic imageries and actual observations was acquired.
机译:卫星传感器,例如MODIS,NOAA-AVHRR,SEAWIFS,是广泛使用的卫星数据。但是,这些数据的粗略空间分辨率限制了应用程序。在本文中,我们提出了一种新的方法,用于从多时态粗分辨率卫星数据模拟高空间分辨率图像,该卫星数据将同时具有高空间分辨率和时间分辨率。通过从时间序列MODIS图像中检测时间变化信息,该算法从先前的Landsat图像中生成高时间合成Landsat数据。在美国阿肯色州的1400平方公里区域上对该算法进行了测试。获得了合成图像和实际观测值之间的0.81的高相关系数r。

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