МЕТОД СОЗДАНИЯ ВЫСОКОЙ ТОЧНОСТИ СИНТЕТИЧЕСКИХ ДАННЫХ SENTINEL-2 НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО АЛГОРИТМА ESTARFM
Сельскохозяйственные культуры можно картировать и оценивать на региональном уровне, применяя ежедневные,
частые спутниковые данные с высоким пространственным разрешением. В данном исследовании используется алгоритм
ESTARFM, R-studio и Google Earth Engine для отслеживания изменений в росте урожая озимой пшеницы на различных
стадиях развития в Хорезмской области с использованием спутниковых данных.
1. F. Gao, J. Masek, M. Schwaller, and F. Hall, “On the blending of the landsat and MODIS surface reflectance: Predicting
daily landsat surface reflectance,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 44, no. 8, pp. 2207–2218, 2006, doi:
10.1109/TGRS.2006.872081
2. Q. Wang et al., “Fusion of Landsat 8 OLI and Sentinel-2 MSI Data,” pp. 1–15, 2017
3. C. Thomas et al., “Synthesis of multispectral images to high spatial resolution : a critical review of fusion methods based on
remote sensing physics To cite this version : Synthesis of Multispectral Images to High Spatial Resolution : A Critical
Review of Fusion Methods Ba,” 2008
4. L. Wald, “Some terms of reference in data fusion,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 37, no. 3 I, pp. 1190–1193,
1999, doi: 10.1109/36.763269
5. X. Zhu, J. Chen, F. Gao, X. Chen, and J. G. Masek, “An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model
for complex heterogeneous regions,” Remote Sens. Environ., vol. 114, no. 11, pp. 2610–2623, 2010, doi:
10.1016/j.rse.2010.05.032.
6. K. Knauer, U. Gessner, R. Fensholt, and C. Kuenzer, “An ESTARFM fusion framework for the generation of large-scale
time series in cloud-prone and heterogeneous landscapes,” Remote Sens., vol. 8, no. 5, 2016, doi: 10.3390/rs8050425.
7. W. Zhang et al., “An Enhanced Spatial and Temporal Data Fusion Model for Fusing Landsat and MODIS Surface
Reflectance to Generate High Temporal Landsat-Like Data,” pp. 5346–5368, 2013, doi: 10.3390/rs5105346
8. H. Shen, P. Wu, Y. Liu, and T. Ai, “International Journal of Remote A spatial and temporal reflectance fusion model
considering sensor observation differences,” no. March 2015, pp. 37–41, 2013, doi: 10.1080/01431161.2013.777488
9. T. Hilker, M. C. Anderson, J. G. Masek, and P. Wang, “Fusing Landsat and MODIS Data for Vegetation Monitoring,” no.
september, pp. 47–60, 2015
10. M. Wu, W. Huang, Z. Niu, and C. Wang, “Generating Daily Synthetic Landsat Imagery by Combining Landsat and
MODIS Data,” pp. 24002–24025, 2015, doi: 10.3390/s150924002.
Copyright (c) 2026 «ВЕСТНИК НУУз»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
.jpg)
2.png)
