利用随机森林和地理加权回归的黄河源GIMMS3gNDVI降尺度方法

针对现有AVHRR、SPOTVGT、MODIS产品难以构建长时序、高时空分辨率NDVI数据集的问题，提出了利用随机森林和地理加权回归模型对GIMMS_3g NDVI进行降尺度的方法。基于“关系尺度不变”假设，从不同空间分辨率和数据源角度将其空间分辨率从8 km提高至250 m,并利用MODIS数据进行精度评价。结果表明：降尺度数据的空间分辨率有较大提升，能真实反映源区内NDVI空间分布特征；降尺度数据与MODIS数据具有较好的一致性，除500 m分辨率下的RF降尺度外，其他降尺度结果的绝对误差≤0.1的比例达到70%;东南部高植被覆盖区的降尺度效果要优于西北部；RF模型在体现局部细节纹理特征方面更具优势；解释变量的不同组合会影响降尺度的精度；降尺度模型尺度的改变对RF模型降尺度结果影响较大。