高分辨率遥感生态指数

4米分辨率的生态评估

利用多分辨率波段融合模型，从高分影像生成短波红外和地表温度，使生态指数在精细尺度上得以应用。

Yingqi, Wang · 黄慧萍 · Wenlu, Zhu · 杨光 · Kun, Yu

Journal of Remote Sensing 2024

参数信息

相关系数（拟合与原始影像）

0.7

Pearson相关系数（HRSEI与RSEI）

0.74

技术优势

高分影像也能算RSEI

通过多分辨率波段融合模型，从高分影像生成短波红外和地表温度，使RSEI不再受限于波段缺失，可在精细尺度上应用。

信息量比30 m影像更丰富

在建成区、村庄和滩区，HRSEI的对比度和信息熵均大于RSEI，说明4 m分辨率能揭示更多空间细节，有利于精细生态评估。

与RSEI高度相关

HRSEI与RSEI的Pearson相关系数为0.74，表明高分指数与传统指数保持一致性，可进行跨尺度对比。

应用场景

• 生态环境监测：在缺少高分波段的情况下，仍能利用HRSEI进行精细尺度的生态环境质量评估。
• 遥感图像处理：通过波段融合模型，为高分影像生成缺失的短波红外和地表温度产品，供后续分析使用。
• 城市生态评估：在建成区和村庄，HRSEI能捕捉更丰富的空间细节，支持城市生态精细化评估。
• 滩区生态修复：用于监测滩区村庄拆迁和复垦对生态环境质量的影响，识别恶化范围。