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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利基于点扩散函数模拟与时间序列回归的GIMMS-MODIS NDVI数据融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116109940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310040976.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于点扩散函数模拟与时间序列回归的GIMMS-MODIS NDVI数据融合方法是由熊俊楠;孙怀张;沈高云;雍志玮;刘俊;袁野设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点扩散函数模拟与时间序列回归的GIMMS-MODIS NDVI数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点扩散函数模拟与时间序列回归的GIMMS‑MODISNDVI数据融合方法，包括以下步骤：S1：选择数据源，获得遥感影像的数据集一；所述数据集一包括GIMMSNDVI3g数据集和MOD13A2NDVI数据集；S2：对数据集一进行滤波预处理，获得滤波预处理后的数据集二；S3：对数据集二中两款遥感影像的重叠时间段的数据，采用最大值合成法进行最大值合成处理，获得两种数据的月分辨率数据集三；S4：建立融合模型，根据数据集三，利用点扩散函数模拟与时间序列回归，确定融合模型的未知参数，从而获得最终的融合模型；S5：利用最终的融合模型处理2015年以后的MOD13A2NDVI数据集，从而获得时间周期延长后的GIMMSNDVI3g数据集。本发明能够对GIMMSNDVI3g数据集进行时间周期延长，且延长精度高、效果好。

本发明授权基于点扩散函数模拟与时间序列回归的GIMMS-MODIS NDVI数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点扩散函数模拟与时间序列回归的GIMMS-MODISNDVI数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选择数据源，获得遥感影像的数据集一；所述数据集一包括GIMMSNDVI3g数据集和MOD13A2NDVI数据集；S2：对所述数据集一进行滤波预处理，获得滤波预处理后的数据集二；S3：对所述数据集二中两款遥感影像的重叠时间段的数据，采用最大值合成法进行最大值合成处理，获得两种数据的月分辨率数据集三；S4：建立融合模型，根据所述数据集三，利用点扩散函数模拟与时间序列回归，确定所述融合模型的未知参数，从而获得最终的融合模型；所述融合模型为： 式中：为用融合模型预测的GIMMSNDVI3g图像；与分别为通过优化得到的线性校正参数a与b的值；Pn为归一化的二维高斯核；M为原始的1km的MOD13A2NDVI图像；所述未知参数包括与Pn，其中与通过下式进行计算： 式中：与分别为x,y坐标处通过优化得到的线性校正参数a与b的值；N表示时序参与回归的样本的个数；表示升尺度后的8kmMOD13A2NDVI图像，x,y为其横纵坐标；Gix,y表示月最大GIMMSNDVI3g数据；Pn通过下式进行计算： 式中：r为升尺度的倍数；K为超出空间覆盖的部分中的细像素个数；k为超出空间覆盖的部分中的细像素的索引；i,j为M像素横纵坐标，io,jo为在细空间分辨率上对应的位置；ik,jk为第k个中MOD13A2像元的的位置；为被空间覆盖的部分；为超出空间覆盖的部分；Mp为图像M的一个图像块；进行点扩散函数模拟时，采用的升尺度模型为： K＝2S+r2-r28式中：Mt为第t个中的MOD13A2像元值；Mk为第k个中的MOD13A2像元值；S为超出空间覆盖的部分的宽度；S5：利用所述最终的融合模型处理2015年以后的MOD13A2NDVI数据集，从而获得时间周期延长后的GIMMSNDVI3g数据集。

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