17:08 2024-04-01 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ Îmbunătățirea urmăririi creșterii plantelor cu tehnici de fuziune a imaginilor satelitare

_ Îmbunătățirea urmăririi creșterii plantelor prin satelit tehnici de fuziune a imaginilor

Capacitatea de a monitoriza cu acuratețe sincronizarea fazelor de creștere a vegetației, cunoscută sub numele de fenologie a suprafeței terestre (LSP), la scari spațiale fine este esențială pentru înțelegerea funcțiilor ecosistemelor și gestionarea resurselor naturale. În ciuda progreselor, raritatea datelor satelitare de înaltă rezoluție cauzată de acoperirea norilor și de timpii limitati de revizie complică această sarcină.

Un studiu, publicat în Journal of Remote Sensing evaluează acuratețea a doi algoritmi de fuziune a datelor spațio-temporale, Modelul de fuziune de reflectare adaptivă spațială și temporală (STARFM) și generează simultan Serii temporale de indice de vegetație cu diferență normalizată pe lungime completă (SSFIT), în extragerea datelor fenologice de primăvară la scară fine. Acești algoritmi urmăresc să reconstruiască datele seriei temporale de înaltă rezoluție și fără nor pentru a îmbunătăți acuratețea de detecție a începutului sezonului de vegetație (SOS) în peisaje eterogene.

Utilizarea Landsat Sentinel-2 armonizat (HLS) și date Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) pentru un studiu de simulare în Ogden, Utah, echipa de cercetare a evaluat algoritmii STARFM și SSFIT față de metodele tradiționale de interpolare în reconstruirea seriilor temporale de înaltă calitate a Indicelui de vegetație îmbunătățit (EVI2) pentru a identifica cu precizie SOS.

Studiul a demonstrat că acești algoritmi îmbunătățesc semnificativ acuratețea datelor fenologice, mai ales atunci când imagini Landsat fără nor sunt disponibile limitate în perioadele cruciale de creștere.

Cercetarea a abordat provocările cloud-ului. acoperire și captură rară de imagini de înaltă rezoluție, vitală pentru monitorizarea detaliată a creșterii vegetației. Prin îmbinarea observațiilor MODIS frecvente cu date HLS detaliate, deși rare, echipa a creat imagini sintetizate, fără nor, care combină rezoluția înaltă cu intervale regulate de captură.

Profesorul Xiaolin Zhu, autorul corespunzător, subliniază necesitatea de surprindere cu acuratețe a etapelor fenologice pentru a atenua riscurile ecologice și agricole asociate cu variabilitatea climei. „Cercetarea noastră urmărește să reducă decalajul în monitorizarea fenologiei prin valorificarea punctelor forte ale imaginilor satelitare cu rezoluție grosieră și fină prin tehnici avansate de fuziune a datelor.”

Această cercetare evidențiază rolul critic al tehnicilor de fuziune a datelor în progresul progresului. Monitorizarea fenologiei suprafeței terestre prin abordarea provocărilor acoperirii norilor și a imaginilor satelitare cu rezoluție grosieră.

Prin îmbunătățirea acurateței detectării stadiilor de vegetație, studiul sprijină îmbunătățirea managementului mediului și a eforturilor de adaptare la climă. Prezintă integrarea datelor satelitare ca un salt înainte semnificativ în cercetarea fenologică și aplicațiile practice.

(Fluierul)

Inapoi