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摘要：本发明涉及一种基于高分辨率遥感影像的NDVI归一化方法。首先对遥感影像进行一系列预处理，然后将高分辨率待归一化反射率数据降采样至中分辨率参考数据的分辨率，根据中分辨率样本点对，求解得到线性回归方程的系数，再通过线性关系逐像元地计算得到待归一化数据各个像元的初步归一化结果，最后将同一区域、同一时间段内的初步归一化结果进行最大值合成，得到最终的归一化结果。本发明综合利用多源遥感数据，尽可能地消除了多源遥感数据存在的传感器以及成像条件等的差异，并且较好地解决了大范围多景影像镶嵌时拼接缝明显的问题，整个算法所需输入参数较少，运行效率较高，可以进行大范围的高分辨率NDVI产品生产。

主权项：1.一种基于高分辨率遥感影像的NDVI归一化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对中、高分辨率遥感影像数据进行预处理；步骤1.1，对中分辨率遥感影像进行辐射定标、FLAASH大气校正以及带参考影像的正射校正，然后利用红光波段和近红外波段组合计算，得到参考使用的NDVI数据，计算公式如下： 式中，ρNIR为近红外波段数据，ρRED为红光波段数据；步骤1.2，对高分辨率遥感影像进行正射校正、辐射定标以及快速大气校正后，利用红光波段和近红外波段组合计算，得到待归一化的NDVI数据；步骤1.3，对步骤1.2预处理后的高分辨率遥感影像应用IsoDataClassification非监督分类，得到与待归一化NDVI数据相对应的分类数据；步骤1.4，对步骤1.2预处理后的高分辨率遥感影像应用多尺度卷积特征融合的深度学习云及阴影检测方法MSCFF，得到与待归一化数据相对应的云掩膜数据；步骤2，采用全局线性拟合归一化获得初步归一化结果；步骤2.1，通过步骤1.3得到的分类数据和步骤1.4得到的云掩膜将云、阴影和背景剔除后，将高分辨率待归一化NDVI数据降采样至参考数据的中分辨率；步骤2.2，根据步骤1.3得到的高分辨率遥感影像分类数据，计算中分辨率遥感影像每个像元的纯净度，并筛选出纯净度小于设定阈值T的像元为纯净像元；步骤2.3，基于步骤2.2筛选出的纯净像元，利用Huber型M估计求解待归一化NDVI数据和参考NDVI数据的线性关系式系数；待归一化NDVI数据和参考NDVI数据的线性关系式如下：yn＝a×xn+b3式中，xn为步骤2.1降采样后的纯净像元的中分辨率待归一化NDVI数据，yn为步骤1.1得到的纯净像元的中分辨率参考NDVI数据，a和b为线性关系式的系数；使用更为稳健的Huber型M估计求解：euv＝a×xuv+b-yuv4通过最小化来求解系数，其中ρ为Huber型影响函数： 式中，c为Huber参数；步骤2.4，利用步骤2.3求得的线性关系式系数，求得高分辨率待归一化NDVI数据的归一化值；高分辨率待归一化NDVI数据的归一化值计算公式如下：y′m＝a×xm+b6式中，xm为步骤1.2求得的高分辨率待归一化数据中第m个像元，y′m为其对应的高分辨率归一化结果值，a和b为步骤2.3中求解得到的线性关系式系数；步骤3，采用最大值合成法得到最终的归一化结果；步骤3.1，对同一区域内的不同时间影像的初步归一化结果进行几何配准；步骤3.2，将同一区域、同一时间段内的初步归一化结果进行叠加后，在每一个像元处选取最大的值作为最终结果的值。

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