3.1. Fusion of Landsat ETM+ NDVI wi

3.1. Fusion of Landsat ETM+ NDVI with time series MODIS NDVI data
STARFM is developed for blending Landsat and MODIS surfacereflectance by fusing high-frequency temporal information fromMODIS and high spatial resolution information from Landsat data.STARFM predicts pixel values based upon a spatially weighteddifference computed between the Landsat and the MODIS data acquired at T1, and the Landsat T1-scene and one or more MODIS scenes of prediction day(T2), respectively . Amoving window technique is used to minimize the effect of pixeloutliers thereby predicting changes of the center pixel using the spatially and spectrally weighted mean difference of pixels with in the window area . The STARFM was also extended for blending NDVI data of different spatial and temporal resolutions to produce high temporal and spatial resolution NDVI dataset, and satisfactory results were achieved . Therefore,Landsat ETM+ NDVI data acquired on 18 August, 2005 which was

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.1 การฟิวชั่นของ Landsat ETM + NDVI กับชุดเวลาข้อมูล MODIS NDVIคือพัฒนา STARFM สำหรับผสม surfacereflectance MODIS และ Landsat โดย fromMODIS ความถี่สูงข้อมูลชั่วคราวและข้อมูลความละเอียดสูงของพื้นที่จากข้อมูล LandsatSTARFM ทำนายค่าพิกเซลตามที่คำนวณ spatially weighteddifference ระหว่าง Landsat ข้อมูล MODIS มา ที่ T1 และ Landsat T1-ฉาก หนึ่งฉาก MODIS ของทำนาย day(T2) ตามลำดับ ใช้เทคนิค Amoving หน้าต่างเพื่อลดผลของ pixeloutliers จึงคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของเซลศูนย์โดยใช้ความแตกต่างเฉลี่ย spatially และ spectrally น้ำหนักของพิกเซลกับบริเวณหน้าต่าง STARFM ยังถูกขยายสำหรับผสมข้อมูล NDVI ของอื่นปริภูมิ และขมับแก้ปัญหาผลิตชุดข้อมูล NDVI ขมับ และปริภูมิความละเอียดสูง และสำเร็จผลเป็นที่พอใจ ดังนั้น Landsat ETM + NDVI ข้อมูลมาเกี่ยวกับ 18 สิงหาคม 2005 ซึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.1 . การเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณจาก ETH กับอนุกรมเวลา การเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณข้อมูลโมดิส
starfm พัฒนาดาวเทียมโมดิส surfacereflectance ผสมและผลิตภัณฑ์ที่ใช้ และข้อมูล frommodis และข้อมูลความละเอียดเชิงพื้นที่สูงจากดาวเทียม data.starfm คาดการณ์ค่าพิกเซลขึ้นอยู่กับ weighteddifference คำนวณความแตกต่างระหว่างดาวเทียมและข้อมูลโมดิสได้มาที่ T1 ,และดาวเทียมโมดิส T1 ฉากและหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งฉากของวันพยากรณ์ ( T2 ) ตามลำดับ amoving เทคนิคหน้าต่างถูกใช้เพื่อลดผลกระทบของ pixeloutliers จึงทำนายการเปลี่ยนแปลงของศูนย์พิกเซลและใช้ความแตกต่างของพิกเซลที่มีน้ำหนักมากกว่หมายถึงความแตกต่างในพื้นที่หน้าต่างการ starfm ยังขยายการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณแตกต่างกันตามพื้นที่และเวลาของข้อมูลความละเอียดสูง และการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณและผลิตชุดข้อมูลความละเอียดเชิงพื้นที่ และผลลัพธ์ที่น่าพอใจ คือความ ดังนั้น จากข้อมูลที่ได้มาในการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ ETM 18 สิงหาคม 2548 ซึ่ง