城市时空谱观测模型时间特征约束规则：原理、方法和应用

在城市遥感观测过程中，某些任务对时间特征具有一定的要求，如城市植被物候研究。本小节以城市植被物候研究为导向，阐述如何获取满足城市植被物候研究的遥感影像。

城市热岛引起的气温上升会影响植被物候。研究城市热岛对植被物候的影响具有重要意义，因为植被生长对水、能量和碳交换有显著影响，而水、能量和碳交换又对气候有重要反馈。在物候研究中，中分辨率成像光谱仪(MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS)和高级甚高分辨率辐射计(Advanced Very-High Resolution Radiometer，AVHRR)能够为地表观测提供日测数据，是两种最常用的数据源。然而，这些数据的空间分辨率非常粗糙，无法适用于高度异质性的城市区域。随着2008年美国地质调查局(USGS)免费向全球用户开放Landsat系列数据获取通道，具有30m空间分辨率、8天重复周期、跨度50年的Landsat系列卫星已成为城市物候研究非常有潜力的数据源。但由于受天气、光线等的限制，Landsat的实际有效观测频率为双周到双月，甚至更少，无法满足城市物候研究的要求。值得庆幸的是，随着2015年和2017年欧洲分别发射的Sentinel-2A和Sentinel-2B卫星，结合Landsat和Sentinel-2 MSI双系统可以进行密集的全球观测，周期为2～3天。但是，这两个数据的空间分辨率不一致。

为了解决这个问题，如果采用本书第9章的时空融合模型超分辨率卷积神经网络(ESRCNN)，融合Landsat 8和Sentinel-2影像，可以生成一幅空间分辨率为10m、重访周期为2～3天的新影像。该模型可表示为(www.xing528.com)

式中，L8ti表示在ti时刻获取的Landsat 8图像，S2ti表示在ti时刻获取的Sentinel-2图像，I表示融合的图像。通过应用该时空融合模型，用户可以获得类似于10m的空间分辨率和2～3天的时间分辨率的Landsat 8数据，从而为城市物候观测等对时间分辨率有着特殊要求的观测需求提供有效的遥感数据源。