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ESTARFM相似像元选取方法的改进研究
随着遥感技术的不断发展，遥感数据的空间和时间分辨率也在不断提高。为了更好地利用遥感数据，提高遥感应用的精度，相似像元技术被广泛应用于遥感影像更新、精度改进和遥感监测等领域。而相似像元选取方法的改进研究也是十分重要的。
本文主要探讨ESTARFM相似像元选取方法的改进研究。首先，介绍ESTARFM模型的基本原理和流程，然后分析其相似像元选取方法存在的问题。接下来，从以下两个方面探讨ESTARFM相似像元选取方法的改进：1）选取相似像元的特征因素；2）提高选取相似像元的精度和效率。
一、ESTARFM模型基本原理和流程
ESTARFM模型是一种基于光谱和空间特征相结合的像元融合算法。它的基本原理是通过历史遥感影像和当前遥感影像之间的相似性来推断当前影像中的缺失像素值。该模型是通过将一个高空间分辨率和低时间分辨率的影像与一个低空间分辨率和高时间分辨率的影像组合起来，来生成一个高空间和高时间分辨率的新影像。
ESTARFM模型的流程如下：
首先，将历史遥感影像和当前遥感影像进行预处理，以消除影像中的杂讯和噪声。
其次，通过相似性指数来评估当前影像以及历史影像中各像素点之间的相似性。
接着，选取相似像元，即是对于受到云覆盖、撕裂或部分遮挡的像素点，在历史影像的周围找到一定数量的和它空间和光谱特征最匹配的像素组合。
最后，运用像元的时空特征组合，以及之前确定的相似性权重，推测出新影像中缺失像素的值。
二、ESTARFM相似像元选取方法存在的问题
ESTARFM相似像元选取方法在实际应用中存在一些问题：
1.相似像元选取不准确：当前方法选取相似像元的依据主要是基于光谱和空间特征的相似性，但是这种方法会忽略时间信息的影响。同时，当前方法中的权重系数仅依赖于光谱和空间特征，没有考虑每个像素点之间的空间距离差异。
2.相似像元选取效率低下：当前选取相似像元的方法需要遍历整个历史影像，对于大规模高分影像来讲，这一步需要耗费很长时间。
三、ESTARFM相似像元选取方法的改进
1.选取相似像元的特征因素
针对当前方法中选取相似像元的问题，可以引入时间因素来选取相似像元。对于历史影像和当前影像中的每个像素，为其确定一个时间窗口，并且为每个时间窗口赋予相应的权重值。这样，就可以对时间因素进行考虑，从而提高选取相似像元的准确性。
同时，在选取相似像元时，可以引入距离因素。不同的像素之间的空间距离是不同的，因此在选取相似像元时，可以根据像素之间的空间距离设置不同的权重系数，以体现其对相似度计算的影响。
2.提高选取相似像元的精度和效率
为了提高选取相似像元的精度和效率，可以引入多尺度分析方法。该方法中，首先对输入的影像进行多尺度分解，然后进行相应尺度上像元的匹配和选取。这样，在保证像元选取精度的同时，也能够有效减少计算量，提高选取效率。
另外，还可以采用快速相似性搜索（fastapproximatenearestneighbors）技术来提高选取相似像元的速度。该技术可以在很短时间内找到给定像素点周围的相似像元，并且具有良好的精度。
综上所述，ESTARFM相似像元选取方法的改进研究是非常重要的。在实际应用中，对于不同的影像数据和应用需求，需要选择合适的相似像元选取方法，以提高遥感影像的精度和监测效果。