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基于GEE云平台融合Sentinel-2和MODIS NDSI的积雪变化研究
ID：2675
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 15:38:27 Hits：2217
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:15（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
利用高时空分辨率遥感数据监测积雪动态变化至关重要。然而，传统卫星难以同时提供高空间和时间分辨率的影像。本研究在谷歌地球引擎(GEE)上采用增强时空自适应反射融合模型(ESTARFM)有效地解决了这一局限性。以祁连山东部为例，结合Sentinel-2 NDSI和MODIS NDSI数据，生成了一个积雪季10 m的逐日NDSI影像。结果显示，融合后的NDSI影像与真实的Sentinel-2 NDSI影像非常接近，相关系数为0.76-0.92。进一步结合高分影像，得到10 m的二值积雪图。结果表明，MODIS和融合图像显示出相似的积雪面积变化特征，而且融合影像可以提供更详细、更可靠的积雪分布。总的来说，尽管融合的NDSI存在不确定性，但基于GEE的ESTARFM可以生成可靠、准确的NDSI长期时间序列影像，并且融合影像更适合描述区域尺度的积雪变化。
Keywords
融合,积雪,Google Earth Engine（GEE）,Sentinel-2,MODIS
Speaker
郭慧
博士研究生 兰州大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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