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王群明教授課題組在遙感領域頂級期刊《Remote Sensing of Environment》發表了1篇論文。本研究受到國家自然基金項目（41971297）資助。
研究成果：“Blocks-removed spatial unmixing for downscaling MODIS images”
主要作者：近20期六合彩結果-香港六合彩走勢圖
2018級本科生彭凱迪、2019級碩士生唐以潔和導師王群明教授等
成果簡介：
MODIS影像因其較高的時間分辨率而被廣泛用于全球地表監測。然而，其較低的空間分辨率（如常用的500 m）很大程度上限制了其在局部地區監測中的應用。解決這一問題的一種可行方法是對MODIS影像進行降尺度，以得到同時具有高空間和時間分辨率的時序影像。該降尺度過程可以通過與高空間分辨率時序影像（如Landsat影像）進行時空融合來實現。在現有時空融合方法中，基于空間解混的方法因其對已知高空間分辨率影像的波段設置等要求較低而得到了廣泛的應用。然而，這一大類方法中普遍存在磚塊效應的問題，其主要由空間異質性與類內光譜差異等因素導致。該問題極大程度上影響了時空融合的預測視覺效果與精度，且到目前為止一直沒有得到解決。
作者提出了一種消除磚塊效應的空間解混方法（SU-BR），該方法基于空間連貫性假設，對現有空間解混施加空間連續性約束條件來消除磚塊效應。SU-BR提供了一個適用于幾乎所有空間解混時空融合方法的通用模型。實驗結果表明，SU-BR可以有效地去除磚塊效應，并能明顯提高各種空間解混方法的預測精度。同時，SU-BR的精度能高于現有的兩種主流時空融合方法。SU-BR首次為克服時空融合中長期存在的磚塊效應問題提供了一重要的解決方案。
圖1三種現有空間解混方法（UBDF、STDFA和VIPSTF-SU）的磚塊效應消除結果（從左至右依次為UBDF、UBDF-BR、STDFA、STDFA-BR、VIPSTF-SU和VIPSTF-SU-BR的結果及參考影像）。
圖2現有兩種主流時空融合方法（STARFM和FSDAF）和三種SU-BR版本的結果（從左至右依次為STARFM、FSDAF、UBDF-BR、STDFA-BR、VIPSTF-SU-BR的結果及參考影像）。
Wang, Q., Peng, K., Tang, Y., Tong, X., Atkinson, P. M., 2021. Blocks-removed spatial unmixing for downscaling MODIS images. Remote Sensing of Environment 256, 112325.
論文鏈接：
//www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425721000432
