一种基于多源光学卫星影像的高时空分辨率植被指数融合方法

一种基于多源光学卫星影像的高时空分辨率植被指数融合方法，首先对Landsat、Sentinel‑2、MOD09A1数据进行辐射定标、大气校正及几何精校正，统一时空分辨率至10m/8天；然后采用改进的连续纠正法进行像素级融合，引入修正系数K补偿Sentinel‑2关键期数据缺损影响，通过动态权重调整提升融合精度；最后利用三次样条插值和Savitzky‑Golay滤波构建连续平滑的EVI时间序列。本发明突破单源数据时空限制，融合后植被指数空间分辨率达10m、时间分辨率8天，关键物候期提取误差≤3天，作物分类精度≥90%，可显著提升农田尺度植被监测的准确性与连续性，为作物长势评估、水资源管理等农业应用提供高精度数据支撑，适用于多云多雨区域及多种作物类型。