遙感數(shù)據(jù)時空融合研究進(jìn)展及展望

董文全， 蒙繼華

(1.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

0 引言

近年來，遙感技術(shù)以其探測周期短、覆蓋范圍大、現(xiàn)勢性強(qiáng)、費(fèi)用成本低等特點(diǎn)逐漸成為了區(qū)域性時序數(shù)據(jù)的主要獲取方法之一[1]，被廣泛應(yīng)用于農(nóng)情監(jiān)測、大氣與水文研究等多個領(lǐng)域。隨著遙感技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展，這些領(lǐng)域也對遙感技術(shù)提出了更高的要求,大范圍、高精度、快速變化的地表信息遙感監(jiān)測研究需要同時具有高空間分辨率和高時間分辨率特征的遙感數(shù)據(jù)。然而，由于光學(xué)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在空間分辨率和時間分辨率上存在著相互制約的問題，目前獲得同時滿足高空間分辨率和高時間分辨率特征的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)是不現(xiàn)實(shí)的[2-3]，單一傳感器獲得的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在很多情況下不能滿足研究的需求。

高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)在監(jiān)測土地變化、作物生長及物候參數(shù)反演等方面具有重要的作用[4]，遙感數(shù)據(jù)的時空精細(xì)度成為了制約其在各領(lǐng)域應(yīng)用的重要因素。高空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)可以得到豐富的地表細(xì)節(jié)信息，但是其重訪周期長，再加上地面氣象因素(云、雨和雪等)對傳感器成像的影響，造成了單個傳感器有效數(shù)據(jù)重訪周期的延長，使得監(jiān)測具有很大程度上的“時空數(shù)據(jù)缺失”[5]，即缺少同一區(qū)域范圍內(nèi)時間尺度上的連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)或缺少同一時間上的空間連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，導(dǎo)致監(jiān)測研究中基礎(chǔ)觀測數(shù)據(jù)出現(xiàn)“空窗”，在研究的關(guān)鍵期不能滿足連續(xù)動態(tài)跟蹤監(jiān)測的要求； 且部分高空間分辨率數(shù)據(jù)較為昂貴，不適合大量推廣使用。高時間分辨率的遙感數(shù)據(jù)具有較短的重訪周期，但是其空間分辨率較低，一個像元范圍內(nèi)可能會包括幾種不同的土地覆蓋類型，限制了其在景觀破碎和異質(zhì)性較強(qiáng)區(qū)域的應(yīng)用[6]。研究人員不得不在時間分辨率與空間分辨率之間進(jìn)行取舍[7]。

為滿足地表信息遙感動態(tài)監(jiān)測同時對具有高空間分辨率和高時間分辨率特征遙感數(shù)據(jù)的需求，一些學(xué)者提出了一種能夠綜合高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率特征和高時間分辨率遙感數(shù)據(jù)的時間分辨率特征的技術(shù)，即遙感數(shù)據(jù)時空融合技術(shù)[8]。雖然近年來有關(guān)遙感數(shù)據(jù)時空融合模型的研究日益增多，但目前鮮有文獻(xiàn)對已有的研究進(jìn)行系統(tǒng)的梳理和歸納。本文對當(dāng)前主流的時空融合模型進(jìn)行匯總和分類，對各自模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行對比分析，并對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)時空融合模型的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

1 時空融合模型

遙感影像融合通常指采用特定的算法將2幅或多幅圖像合成為一幅新的圖像，是在光譜域和空間域進(jìn)行的融合。用于融合高空間分辨率的影像(一般為全色影像)和較低空間分辨率多光譜影像，得到高空間分辨率多光譜影像。而遙感影像時空融合是在時間域和空間域進(jìn)行的，利用高空間分辨率數(shù)據(jù)得到空間細(xì)節(jié)信息，利用高時間分辨率數(shù)據(jù)描述空間信息隨時間的變化，通過對高空間低時間分辨率影像和高時間低空間分辨率數(shù)據(jù)有效處理來“預(yù)測”目標(biāo)日期的高空間分辨率影像，即生成同時具有高空間分辨率與高時間分辨率特征的影像。

近年來，針對遙感數(shù)據(jù)時空融合方法，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究(表1)。根據(jù)算法原理的不同，遙感數(shù)據(jù)時空融合方法可以分為2類，即基于變換的模型和基于像元重構(gòu)的模型。

表1 時空融合模型匯總Tab.1 Summary of spatiotemporal fusion models

1.1 基于變換的模型

此類模型主要是基于小波變換的方法，也有部分研究是基于主成分分析的方法。如Shevyrnogov等[12]使用主成分分析的方法得到MSS數(shù)據(jù)的第一主成分分量，進(jìn)而提取出亮度分量，通過融合MSS亮度分量數(shù)據(jù)和NOAA NDVI數(shù)據(jù)得到了高時空分辨率的NDVI數(shù)據(jù)。

小波變換是對影像進(jìn)行小波分解，然后對小波分解后的各層進(jìn)行融合處理，再通過小波變換來實(shí)現(xiàn)影像的融合[11]。20世紀(jì)90年代以來，小波變換作為一種影像融合方法用于光譜-空間融合[22-23]，并取得了較好的成果，后來被引入到影像時空融合領(lǐng)域。

雖然基于變換的時空融合方法取得了一些研究成果，但應(yīng)用并不廣泛。這是因?yàn)榛谧儞Q的時空融合方法精度并不是十分理想，而且該方法也不能很好地解決混合像元問題，融合數(shù)據(jù)“圖斑”現(xiàn)象較為明顯。但是基于變換的時空融合模型能夠較好地保留光譜細(xì)節(jié)信息，這使該方法仍然有其用武之地。

1.2 基于像元重構(gòu)的模型

國內(nèi)外大部分遙感數(shù)據(jù)時空融合模型是基于像元分解重構(gòu)技術(shù)的，其基本思想是通過一定的規(guī)則選擇目標(biāo)像元周邊的像元參與目標(biāo)像元的重構(gòu)。像元分解重構(gòu)技術(shù)是一種尺度下降技術(shù)，一般是基于線性混合模型的。根據(jù)像元分解重構(gòu)技術(shù)，低空間分辨率影像的像元在某一光譜波段的反射率可以由其對應(yīng)空間范圍內(nèi)高空間分辨率影像的像元反射率線性加權(quán)得到。

基于像元分解重構(gòu)的時空融合模型中，有一部分研究是直接基于線性混合模型的像元分解技術(shù)，這類算法起源較早，原理簡單、計(jì)算簡便，但易出現(xiàn)異常值。Gao等[17]提出了一種時空自適應(yīng)性反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model，STARFM)，該模型可以從低空間分辨率影像直接解算出高空間分辨率影像，后續(xù)學(xué)者在其基礎(chǔ)上對STARFM模型進(jìn)行了大量的改進(jìn)研究。

1.2.1 基于線性混合模型

當(dāng)假設(shè)高空間分辨率數(shù)據(jù)整景影像中同一種地物類型的像元反射率相同時，低空間分辨率影像中像元反射率可以看作各組分類別平均反射率的線性組合。運(yùn)用最小二乘法可以直接從低空間分辨率影像的像元反射率解算出高空間分辨率影像的像元反射率[26-31]。該算法公式表示為

(1)

(2)

式中：Riλ為遙感影像上像元i在λ波段的反射率值；n為i像元中的地物類型種類數(shù)；rkλ為組分k在λ波段的反射率值；fki為組分k在像元i中所占的百分比，0≤fki≤1；εiλ為誤差。

Hansen等[13]和Potapov等[30]利用線性回歸的方法進(jìn)行時空融合，假設(shè)高空間分辨率影像和低空間分辨率影像隨時間變化規(guī)律一致，并且2類影像從時間t1到t2的反射率變化是線性的，通過統(tǒng)計(jì)各個地物類別在原高空間分辨率與低空間分辨率數(shù)據(jù)中反射率均值計(jì)算尺度轉(zhuǎn)換系數(shù)，與MODIS數(shù)據(jù)差值共同計(jì)算時間變化信息[32]。這種算法原理簡單、計(jì)算便捷，生產(chǎn)融合數(shù)據(jù)時比其余融合算法所需時間短，且不需要高、低空間分辨率數(shù)據(jù)具有相同的波段，適用于大范圍、長時間序列的大數(shù)據(jù)研究及快速動態(tài)監(jiān)測研究。然而，該算法獲得的類別反射率是局部區(qū)域的平均反射率，不能很好地體現(xiàn)地物光譜的空間差異性，而且會出現(xiàn)“圖斑”現(xiàn)象，因此僅適用于地物單一且反射率呈線性變換的區(qū)域。

Zhukov等[14]基于像元反射率在鄰近像元間不會劇烈變化的假設(shè)，提出了考慮像元反射率空間可變性的時空融合方法，該方法引入窗口技術(shù)，即只考慮目標(biāo)像元周邊像元的相關(guān)性，從而避免了整景影像中同類地物反射率相同的假設(shè)。但是該方法的前提仍然是假設(shè)目標(biāo)像元與窗口內(nèi)同類地物像元的反射率值一樣，沒有從根本上解決光譜在空間上變化的問題。Maselli[15]在此基礎(chǔ)上提出了距離權(quán)重的概念，即認(rèn)為距離目標(biāo)像元越近，對目標(biāo)像元的影響越大。但是，有時類內(nèi)像元間反射率的差異也是十分明顯的，導(dǎo)致鄰近像元間的反射率也會明顯變化。因此，Busetto等[16]在上述研究基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，在子集的選擇上，不僅考慮與目標(biāo)像元間的距離，還考慮了與目標(biāo)像元間的光譜差異。該模型確定權(quán)重的基本思想是由于像元反射率的空間異質(zhì)性不僅隨距離的增加而增加，而且在像元反射率的光譜上也存在明顯差異，因此通過距離權(quán)重和光譜相似性來確定每個參與線性混合模型解算的MODIS像元的權(quán)重。Zurita-Milla等[33]在Zhukov[14]等研究的基礎(chǔ)上，使用一種高空間分辨率土地覆蓋數(shù)據(jù)，對低空間分辨率影像序列進(jìn)行降采樣構(gòu)建高空間分辨率影像，從而實(shí)現(xiàn)了時間序列低空間分辨率數(shù)據(jù)降尺度，即得到了同時具有高時間分辨率和高空間分辨率特征的數(shù)據(jù)。

鄔明權(quán)等[34]基于類別反射率的時間變化特征與類內(nèi)像元反射率的時間變化特征一致的假設(shè)，提出了一種利用預(yù)測日期前、后2期高空間分辨率影像和時序的低空間分辨率影像獲得時序高空間分辨率影像的遙感數(shù)據(jù)時空融合方法(spatial and temporal data fusion approach，STDFA)。該方法從時序低空間分辨率影像中提取地物的時間變化信息，對2期高空間分辨率影像做差值和密度分割獲得分類影像，從而獲得類別平均反射率進(jìn)行影像融合。在此基礎(chǔ)上綜合考慮像元反射率的空間可變性和時間變化規(guī)律，對該方法進(jìn)行了改良[35]，并且應(yīng)用改良的STDFA模型得到的時空融合影像進(jìn)行了我國南方水稻種植面積的提取[36]，驗(yàn)證了該方法在解決遙感數(shù)據(jù)缺失問題上，以及高時空分辨率地物類型提取上的可行性與優(yōu)勢。謝登峰等[37]利用STDFA模型融合MODIS和OLI數(shù)據(jù)，以融合數(shù)據(jù)構(gòu)建15種30 m空間分辨率的分類數(shù)據(jù)集，然后進(jìn)行秋糧作物識別，水稻和玉米的總體識別精度達(dá)到了86.9%； Zhang等[4]也對STDFA方法進(jìn)行了分類方法、滑動窗口和時間權(quán)重3個方面的改進(jìn)，提出了改進(jìn)的時空數(shù)據(jù)融合模型。

基于線性混合模型的時空融合模型在理論上能夠很好地解釋高、低空間分辨率影像像元之間的關(guān)系，能夠較好地用于中低空間分辨率數(shù)據(jù)光譜特征的降尺度[38]，且此類方法大多計(jì)算簡便，適用于中大尺度、長時間序列的大數(shù)據(jù)研究及快速動態(tài)監(jiān)測研究。但是此類時空融合模型早期算法是在高空間分辨率數(shù)據(jù)整景影像中同一種地物類型的像元反射率相同的假設(shè)上建立的，因此在異質(zhì)性強(qiáng)的區(qū)域適用性較差。雖然后續(xù)研究逐步引入了窗口技術(shù)、距離權(quán)重和光譜差異等概念，提高了此類模型在異質(zhì)性較強(qiáng)區(qū)域的適用性，但這仍然是制約其應(yīng)用的一個因素。此外，此類模型解算2種不同空間分辨率影像像元之間關(guān)系時存在殘差項(xiàng)，因此融合結(jié)果容易出現(xiàn)異常值。

1.2.2 時空自適應(yīng)反射率融合模型

為提高時空融合精度，同時避免線性光譜模型解算時異常值的出現(xiàn)，Gao等[17]提出了STARFM，用于融合Landsat和MODIS影像來獲得兼具Landsat的空間分辨率特征和MODIS的時間分辨率特征的反射率數(shù)據(jù)，并利用獲得的數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的應(yīng)用測評。該模型是在2個假設(shè)的前提下提出的：①當(dāng)?shù)涂臻g分辨率影像的像元值沒有發(fā)生變化時，高空間分辨率影像的像元值也不發(fā)生變化； ②在預(yù)測時間窗口內(nèi)，如果t0時刻的低空間分辨率影像像元值與高空間分辨率影像的像元值相等，那么在tk時刻它們的值仍相等。雖然該模型是在線性混合模型的基礎(chǔ)上發(fā)展的，但是該模型直接從低空間分辨率影像解算出高空間分辨率影像，而且綜合考慮了空間距離、光譜距離及時間距離。

其算法思想為，在忽略幾何誤差和大氣校正誤差的情況下，高空間分辨率像元反射率和低空間分辨率像元反射率關(guān)系為

H(xi,yj,tk)=C(xi,yj,tk)+εk，

(3)

式中：H(xi,yj,tk)和C(xi,yj,tk)分別為給定位置(xi,yj)處的高空間分辨率和低空間分辨率影像在tk時刻的反射率值；εk為兩者反射率差異。

假設(shè)地表覆蓋類型和系統(tǒng)誤差在tk和t0時刻之間沒發(fā)生變化，則εk=ε0，從而

H(xi,yj,t0)=C(xi,yj,t0)+H(xi,yj,tk)-C(xi,yj,tk) 。

(4)

引入鄰近像元信息構(gòu)建權(quán)重函數(shù)，即

(5)

(6)

式中： (xw/2,yw/2)為中心像元；w為移動窗口的尺寸；n為不同時刻；W為權(quán)重矩陣；Sijk為高、低空間分辨率數(shù)據(jù)間的光譜距離；Tijk為高、低空間分辨率間的時間距離；Dijk為目標(biāo)像元和中心像元間的空間距離。

盡管STARFM在遙感數(shù)據(jù)時空融合方面取得了較好的效果，但是其仍然存在幾點(diǎn)局限性，很多學(xué)者針對其局限性進(jìn)行了改進(jìn)。

1)如果地表反射率的變化比較短暫且沒有被任何一期Landsat影像所記錄，那么STARFM也無法準(zhǔn)確預(yù)測出該時段的反射率值。針對這一問題，Hilker等[18]提出了一種針對反射率變化的時空自適應(yīng)融合模型(spatial temporal adaptive algorithm for mapping reflectance change，STAARCH)。該模型首先利用干擾因子來確定Landsat影像是否存在像元出現(xiàn)反射率短暫改變的情況，若發(fā)生該情況則使用時序MODIS數(shù)據(jù)和Landsat影像來確定發(fā)生變化的具體時相； 然后選擇最佳時相的影像來進(jìn)行時空融合，從而提高融合精度。STAARCH在確定像元反射率突變的時相時，需借助時序低空間分辨率數(shù)據(jù)及多期高空間分辨率數(shù)據(jù)，這在一定程度上限制了其應(yīng)用范圍。

2)為提高異質(zhì)性較強(qiáng)區(qū)域的時空融合精度，Zhu等[19]提出了一種改進(jìn)型時空自適應(yīng)融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model，ESTARFM)，考慮了反射率的時間變化趨勢，可以更好地預(yù)測反射率的變化。該方法使用搜索窗口在中心像元局部尋找相似像元，根據(jù)空間和光譜相似性來估計(jì)中心像元，通過權(quán)重來分配相似像元對中心像元的貢獻(xiàn)率，而不依賴于對應(yīng)像元，對不同地表具有更好的適應(yīng)性。Fu等[39]在ESTARFM的基礎(chǔ)上改進(jìn)了搜索光譜相似性像元的算法，綜合考慮了標(biāo)準(zhǔn)差和窗口內(nèi)土地覆蓋類型的數(shù)目，提高了ESTARFM模型的精度。然而，ESTARFM模型假設(shè)像元反射率隨時間變化穩(wěn)定且隨時間的變化是線性的，此假設(shè)在估算長時間序列數(shù)據(jù)時會產(chǎn)生較大誤差，這在一定程度上限制了其在反射率變化非線性的植被地區(qū)的應(yīng)用。

3)STARFM沒有明確處理方向?qū)Φ匚锓瓷渎实挠绊?，Roy等[40]提出了一種半物理模型，該算法在假設(shè)MODIS影像和ETM+影像反射率隨時間的變化規(guī)律一致的前提下，利用MODIS的雙向反射分布函數(shù)(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)產(chǎn)品來模擬其二向反射率，有效地削弱了衛(wèi)星觀測角度和太陽高度角的影響。Wang等[41]提出利用MODIS BRDF產(chǎn)品來削弱衛(wèi)星觀測角度的影響，并且在窗口內(nèi)搜索相關(guān)性最大的像元來減弱MODIS和TM空間配準(zhǔn)引入的誤差。該類模型對近紅外波段的預(yù)測精度最高，因而能夠提供更準(zhǔn)確的植被變化信息。但是，該模型需要較為精確的MODIS分類數(shù)據(jù)以及與之相應(yīng)的BRDF模型參數(shù)，且算法較為復(fù)雜，在一定程度上限制了該模型的進(jìn)一步推廣應(yīng)用。為了簡化半物理融合模型冗繁的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程并使其適用于更多的應(yīng)用需求，李大成等[42]提出了一種在半物理融合模型基礎(chǔ)上拓展的乘性調(diào)制融合機(jī)制。該模型借助鄰近像元光譜信息對局部色調(diào)進(jìn)行平衡處理，有效地消除半物理融合模型在預(yù)測結(jié)果圖像中的塊狀效應(yīng)，但這種拓展的半物理模型在預(yù)測精度以及模型的推廣上還有待進(jìn)一步的應(yīng)用驗(yàn)證。

4)STARFM是針對地物反射率數(shù)據(jù)提出的，將其應(yīng)用到其他數(shù)據(jù)還需要驗(yàn)證和改進(jìn)。針對這一問題，蒙繼華等[20-21]在STARFM的基礎(chǔ)上發(fā)展了一套不同時空分辨率NDVI數(shù)據(jù)的時空融合模型(spatial and temporal adaptive vegetation index fusion model,STAVFM)，直接將算法用于植被指數(shù)提取，更好地利用植被的時間變化特征，提高了模型效率和精度，并且根據(jù)指標(biāo)的變化特點(diǎn)，對時間維權(quán)重進(jìn)行了改進(jìn)； Walker等[43]利用STARFM模型，使用生長季內(nèi)TM和MODIS數(shù)據(jù)生成長時間序列高時間分辨率的TM模擬數(shù)據(jù)； Liu等[44]利用STARFM模型融合ASTER和MODIS數(shù)據(jù)，得到了模擬的高時間分辨率ASTER數(shù)據(jù)，并用其提取城市中的環(huán)境變量(NDVI和地表溫度等)及定量評估西尼羅河流域病毒傳播特點(diǎn)； Singh[45-46]基于STARFM模型對ETM+數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，利用時空融合預(yù)測的ETM+數(shù)據(jù)計(jì)算NDVI，在印度密魯特北方邦的8 a(2002—2009年)NDVI計(jì)算中取得了較好的結(jié)果，8 a間的時空融合數(shù)據(jù)顯示STARFM模型對于突然變化的NDVI值不敏感; 尹曉利等[47]利用STARFM融合MODIS和TM數(shù)據(jù)，然后將融合數(shù)據(jù)引入到草地的生物量估算模型中，并對比分析了融合反射率和融合NDVI作為輸入數(shù)據(jù)的估算精度，發(fā)現(xiàn)直接融合NDVI數(shù)據(jù)能夠獲得更高的生物量估算精度。

5)Yang等[48]對STARFM模型進(jìn)行了改進(jìn)，利用乘法函數(shù)代替原模型中的加法函數(shù)，另外利用光譜反射率決定權(quán)重函數(shù)，改進(jìn)的模型在德克薩斯州西南部的實(shí)驗(yàn)區(qū)取得了較好的結(jié)果; 康峻等[49]在STARFM模型的基礎(chǔ)上，對基礎(chǔ)高空間分辨率的OLI影像的反射率進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，提取其局部空間自相關(guān)指數(shù)，作為目標(biāo)像元與其鄰近像元的光譜相似性衡量指標(biāo)，用以改進(jìn)STARFM模型對光譜相似性衡量僅考慮周圍像元與目標(biāo)像元反射率的差值問題； Shen等[50]在STARFM的基礎(chǔ)上考慮傳感器之間的觀測差異，由此得到了時空分辨率較高的融合數(shù)據(jù)。

時空自適應(yīng)反射率融合模型在預(yù)測過程中使用滑動窗口的方法來減少低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)像元邊界的影響，計(jì)算滑動窗口中心像元時綜合考慮了空間權(quán)重、光譜權(quán)重和距離權(quán)重，在時空融合領(lǐng)域取得了較好的成果，同時，國內(nèi)外學(xué)者也針對其局限性進(jìn)行了大量的改進(jìn)研究。目前，時空自適應(yīng)模型及其改進(jìn)模型被廣大學(xué)者所使用，但是，針對其局限性的改進(jìn)算法仍然需要后續(xù)學(xué)者繼續(xù)探索?；谙裨貥?gòu)的時空融合模型應(yīng)用較為廣泛，國內(nèi)外學(xué)者針對其存在的問題不斷改進(jìn)，使此方法逐步成熟，是當(dāng)前時空融合領(lǐng)域的主流模型，其融合結(jié)果在植被物候提取、作物分類和溫度反演等方面得到了廣泛應(yīng)用[51-58]。然而，該類模型也有其限制性，例如需要高空間分辨率的地物覆蓋數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，并且假設(shè)土地覆蓋類型不隨時間發(fā)生變化，這在有些情況下會限制其應(yīng)用。

而土地覆蓋類型在很多情況下是隨著時間變化的，為了解決這個問題，Wu等[59]提出了一種集合影像修復(fù)和控制核回歸的時空融合模型(integrating image inpainting and steering kernel regression fusion model，ISKRFM)，首先監(jiān)測出土地覆蓋類型發(fā)生變化的區(qū)域，然后通過影像修復(fù)的方法利用相似像元代替變化的像元； Zhu等[60]提出了一種靈活的時空融合模型(flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF),利用薄板樣條函數(shù)預(yù)測目標(biāo)日期的高空間分辨率數(shù)據(jù)，該方法能夠有效預(yù)測土地覆蓋類型的變化，并且能夠適用于異質(zhì)性較強(qiáng)的區(qū)域。

其他領(lǐng)域技術(shù)的進(jìn)步有時也促進(jìn)著時空融合技術(shù)的進(jìn)步。隨著近些年深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，基于稀疏表示的時空融合算法引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[61-63]。首先通過高、低空間分辨率影像構(gòu)建完備字典，然后利用完備字典預(yù)測目標(biāo)日期的高空間分辨率影像。該類方法能夠較好地預(yù)測地物類型的變化，但作為一種新興的方法，訓(xùn)練樣本的選擇及完備字典的構(gòu)建都需要更多的研究來改進(jìn)。

2 時空融合模型研究展望

時空融合模型雖然得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究，但是目前，不管是基于變換的，還是基于像元重構(gòu)的融合模型，都還存在著較大的提升空間，有待國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)一步研究。本文在分析了現(xiàn)有時空融合模型的基礎(chǔ)上，對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)時空融合模型分別從數(shù)據(jù)、應(yīng)用和尺度3個方面進(jìn)行展望。

2.1 數(shù)據(jù)展望

目前的時空融合算法大多是針對2種數(shù)據(jù)源的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，沒有充分利用現(xiàn)有多源數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，很多情況下2種數(shù)據(jù)時空融合得到的數(shù)據(jù)精細(xì)度仍無法滿足各領(lǐng)域的應(yīng)用需求。這就需要一種多源數(shù)據(jù)時空融合算法，綜合利用多種遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，利用多種中高空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)在時間上的互補(bǔ)特性，使得更多數(shù)據(jù)源的中高空間分辨率數(shù)據(jù)參與到目標(biāo)日期高空間分辨率數(shù)據(jù)的預(yù)測中，從而提升預(yù)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。隨著越來越多的衛(wèi)星升空，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)量呈指數(shù)形式增加，迫切需要發(fā)展多源數(shù)據(jù)時空融合算法，利用多源遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢提升時空融合模型的適用性和預(yù)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

然而，由于多源數(shù)據(jù)時空融合算法需要利用多種高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)，這些遙感數(shù)據(jù)來自不同的平臺和傳感器，不可避免地具有各自衛(wèi)星和傳感器的特點(diǎn)，產(chǎn)生了較大的不一致性。Teillet等[64]基于ETM+傳感器，在相同條件下模擬計(jì)算了20個傳感器，并且分析了光譜響應(yīng)差異對傳感器測量結(jié)果的影響，發(fā)現(xiàn)不同傳感器間光譜響應(yīng)差異導(dǎo)致的測量結(jié)果有明顯的區(qū)別。這種區(qū)別給相關(guān)研究帶來了一定的困難，為了綜合利用多種數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和特性，需要解決來自于不同傳感器數(shù)據(jù)的一致性問題。因此，利用多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行時空融合，需要把多種高空間分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜歸一化，使其具有相同的輻射尺度，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行時空融合(圖1)。光譜歸一化技術(shù)旨在針對多源遙感數(shù)據(jù)集光譜響應(yīng)特征的不同，進(jìn)行相互之間的輻射或反射率轉(zhuǎn)化技術(shù)[65]，以提高多源遙感數(shù)據(jù)的可用性。

圖1 多源遙感數(shù)據(jù)時空融合

光譜歸一化方法可分為絕對光譜歸一化和相對光譜歸一化。絕對光譜歸一化是將每幅影像的灰度值都轉(zhuǎn)換成反射率或者輻射亮度來完成的。通常，絕對光譜歸一化包含2個步驟[66]： ①將傳感器測量的灰度值轉(zhuǎn)換成衛(wèi)星傳感器測量的光譜輻射值； ②將傳感器測得的輻射值轉(zhuǎn)換成反射率。絕對光譜歸一化方法精度較高，但在應(yīng)用過程中需要收集大量的實(shí)時參數(shù)，存在一定的難度[67]。相對光譜歸一化是先選定一種遙感數(shù)據(jù)作為參考數(shù)據(jù)，再將其他數(shù)據(jù)影像的灰度值逐波段地歸一化到參考數(shù)據(jù)，使多源遙感數(shù)據(jù)具有相同的輻射尺度，使得不同數(shù)據(jù)影像中的同一地物具有相似的灰度值。Hong等[68]的研究發(fā)現(xiàn)，在對不同傳感器的多時相高空間分辨率影像進(jìn)行相對光譜歸一化時，基于分布的相對光譜歸一化方法(如直方圖匹配法)要優(yōu)于基于像元對的相對歸一化方法。

2.2 應(yīng)用展望

時空融合方法可以用來生產(chǎn)長時間序列反射率數(shù)據(jù)集。長時間序列反射率數(shù)據(jù)集具有廣泛的應(yīng)用空間，如全球或區(qū)域地表覆蓋變化檢測、環(huán)境變化、植被動態(tài)變化、土地覆蓋變化和植物生物物理參數(shù)反演等[69]。構(gòu)建NDVI數(shù)據(jù)集也是時空融合應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域，目前比較常用的時間序列NDVI數(shù)據(jù)大多是在MODIS，VIIRS和AVHRR等高時間分辨率數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的[70-71]，而以TM和SPOT等中高空間分辨率數(shù)據(jù)構(gòu)建的時間序列數(shù)據(jù)集較少。這是因?yàn)槭茉?、氣溶膠、太陽高度角和地物二向反射等因素的影響，中高空間分辨率數(shù)據(jù)構(gòu)建NDVI數(shù)據(jù)集時容易出現(xiàn)異常值，而其較低的時間分辨率使得沒有鄰近日期的數(shù)據(jù)對異常值進(jìn)行修正。隨著研究的逐步深入，越來越需要構(gòu)建一種中高空間分辨率的時間序列NDVI數(shù)據(jù)集，而時空融合技術(shù)生產(chǎn)的高時空分辨率數(shù)據(jù)恰好可以滿足構(gòu)建此類數(shù)據(jù)集的要求。利用時空融合技術(shù)構(gòu)建高空間分辨率時間序列數(shù)據(jù)集將為時空融合技術(shù)提供更廣闊的應(yīng)用空間。特別是當(dāng)多源數(shù)據(jù)時空融合算法投入應(yīng)用時，綜合利用多種中高空間分辨率數(shù)據(jù)構(gòu)建具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的長時間序列NDVI數(shù)據(jù)集，將彌補(bǔ)TM，MSS，ETM+和OLI等中高空間分辨率數(shù)據(jù)只存在一段時期的劣勢。構(gòu)建時間維度上更廣泛的高空間分辨率時間序列數(shù)據(jù)集，對于地表覆蓋時間域上的研究具有重要意義。

2.3 尺度展望

MODIS數(shù)據(jù)是較為常用的高時間分辨率數(shù)據(jù)，在地表監(jiān)測研究中具有優(yōu)勢[72-73]，但其空間分辨率較低，不適合小尺度的應(yīng)用。TM數(shù)據(jù)是常用的中高空間分辨率數(shù)據(jù)，在各領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[74-78]，但該數(shù)據(jù)時間分辨率較低，易受云雨天氣的影響，不利于長時間序列動態(tài)跟蹤監(jiān)測。傳統(tǒng)的時空融合算法大多是在低空間分辨率數(shù)據(jù)和中高空間分辨率數(shù)據(jù)之間開展的(如MODIS數(shù)據(jù)和TM數(shù)據(jù))，利用MODIS數(shù)據(jù)的時間特性和TM數(shù)據(jù)的空間特性融合得到高時空分辨率數(shù)據(jù)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，越來越多的高空間分辨率衛(wèi)星投入了應(yīng)用，如中國的“高分”系列，俄羅斯的“Resurs”系列，法國的SPOT-6，美國的“QuickBird”和“GeoEye”等，這些衛(wèi)星都可以提供m級甚至亞m級數(shù)據(jù)。然而空間分辨率直接與幅寬相關(guān)，一般情況下空間分辨率越高，影像幅寬越小，重訪周期越長，例如高分一號PMS數(shù)據(jù)的重訪周期(不測擺)為41 d，現(xiàn)實(shí)的天氣狀況還會延長有效數(shù)據(jù)的獲取周期，無法滿足動態(tài)監(jiān)測的需求。由于m級、亞m級高空間分辨率數(shù)據(jù)和高時間分辨率數(shù)據(jù)空間尺度差異較大，傳統(tǒng)時空融合模型在空間尺度相差較大時的適用性還有待研究，而目前針對高空間分辨率數(shù)據(jù)的時空融合研究較少，這在一定程度上限制了m級、亞m級高空間分辨率數(shù)據(jù)的應(yīng)用。隨著m級、亞m級高空間分辨率數(shù)據(jù)逐漸成為主流的遙感數(shù)據(jù)，針對高空間分辨率數(shù)據(jù)的時空融合研究急需開展。

3 結(jié)論

在當(dāng)前單一傳感器數(shù)據(jù)不能滿足各領(lǐng)域動態(tài)監(jiān)測對于高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)需求的情況下，如何融合遙感數(shù)據(jù)綜合利用多源數(shù)據(jù)的特性和優(yōu)勢，具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。本文將當(dāng)前主流的遙感數(shù)據(jù)時空融合模型劃分為基于變換的模型和基于像元重構(gòu)的模型2類，其中，把基于像元重構(gòu)的模型又分為線性混合模型和時空自適應(yīng)模型，并概要分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)?；谧儞Q的方法早期用于光譜-空間融合，并且在融合光譜特征和空間特征上取得了較好的成果，引入時空融合領(lǐng)域后雖然使融合數(shù)據(jù)能夠較好地保留光譜細(xì)節(jié)信息，但是其融合空間特征和時間特征的精度并不是十分理想，而且不能很好地解決混合像元問題，應(yīng)用并不是十分廣泛； 直接基于線性混合模型的方法原理簡單，計(jì)算快捷，適合用于中、大尺度和長時間序列的大數(shù)據(jù)研究及快速動態(tài)監(jiān)測研究，但是其在異質(zhì)性較強(qiáng)的研究區(qū)域適用性較差，且融合結(jié)果容易出現(xiàn)異常值，這在一定程度上限制了其應(yīng)用； 時空自適應(yīng)融合模型綜合考慮了空間距離、光譜距離及時間距離計(jì)算權(quán)重，國內(nèi)外學(xué)者針對其局限性進(jìn)行了大量研究，逐步改善其在各種情況下的適用性，使此類模型成為了目前使用最為廣泛的模型之一。

本文在對時空融合模型歸納、總結(jié)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了3個方面的展望。①數(shù)據(jù)展望： 目前的時空融合算法大都是針對2種數(shù)據(jù)源的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，沒有充分利用現(xiàn)有多源數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，需要發(fā)展多源數(shù)據(jù)時空融合算法，綜合利用多源遙感數(shù)據(jù)的特性，使更多數(shù)據(jù)源的中高空間分辨率數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)參與到時空融合中，從而提高預(yù)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量； ②應(yīng)用展望： 利用時空融合技術(shù)特別是多源數(shù)據(jù)時空融合技術(shù)構(gòu)建具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的高空間分辨率時間序列數(shù)據(jù)集，對于高精度長時間序列地表覆蓋研究具有重要意義； ③尺度展望： 隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，越來越多的m級、亞m級衛(wèi)星數(shù)據(jù)投入應(yīng)用，此類數(shù)據(jù)具有高空間分辨率低時間分辨率的特點(diǎn)，針對此類數(shù)據(jù)的時空融合算法有待開展。

綜上所述，時空自適應(yīng)融合模型及其改進(jìn)模型是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的時空融合模型，但是不同的模型具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，各自側(cè)重領(lǐng)域不同，都有其繼續(xù)研究、發(fā)展的價值?？傮w上說，時空融合模型能夠較好地處理當(dāng)前光學(xué)遙感數(shù)據(jù)空間分辨率和時間分辨率上相互制約的問題，其發(fā)展及應(yīng)用前景十分廣闊。

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