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    近日，中國農業(yè)科學院農業(yè)資源與農業(yè)區(qū)劃研究所農業(yè)遙感創(chuàng)新團隊的陸苗、吳文斌等研究人員，在地表覆蓋變化檢測研究中，提出了面向對象的時空植被指數分解模型(OB-STVIUM)，有效提高了地表覆蓋變化信息提取的精準度。相關文章《基于Landsat和MODIS數據融合的地表覆蓋變化檢測》已發(fā)表在國際遙感期刊中影響因子最高的《環(huán)境遙感(Remote Sensing of Environment)》（影響因子5.881）上。
    地表覆蓋變化信息是全球變化研究的基礎數據，研制快速、精準的地表覆蓋變化檢測方法一直是土地資源遙感領域的前沿研究方向之一。為減少衛(wèi)星影像季相差異帶來的“偽變化”，時間序列植被指數（NDVI）常常應用于地表覆蓋變化檢測。國內外很多學者研制了多源數據融合算法，用以生產服務于地表覆蓋變化檢測的高時空分辨率的時間序列NDVI數據。但這些算法受影像幾何配準影響大，容易出現明顯的“椒鹽”現象。針對該問題，農業(yè)土地系統(tǒng)研究小組提出OB-STVIUM，基于陸地衛(wèi)星（Landsat）和中分辨率成像光譜儀（MODIS）數據生成高時空分辨率植被指數（NDVI）時間序列數據，利用NDVI斜率差異(NDVI Gradient Difference, NDVI-GD)來進行變化檢測。
    該方法和傳統(tǒng)的數據融合模型相比，不依賴于陸地衛(wèi)星數據的獲取時間和輸入數量，同時能夠減低像素級信息融合過程中椒鹽效應和幾何配準誤差的影響，更適用于變化檢測的研究應用。實驗表明，該方法能夠有效解決變化檢測中的“偽變化”問題，提高地表覆蓋變化信息提取的精準度。
    近年來，在國家973計劃和國家自然科學基金等項目資助下，該研究團隊在農業(yè)土地系統(tǒng)時空變化過程和規(guī)律研究方面取得了引人注目的系列研究成果。相關成果先后發(fā)表于國際知名刊物《環(huán)境科學與技術》《全球變化生態(tài)學》和《全球生態(tài)與生物地理學》等雜志。 (通訊員 張莉)