高时空分辨率的NDVI对陆地生态系统动态监测至关重要，然而山区复杂地形条件和频繁的云雾遮挡对长时序NDVI产品的生成造成了重大障碍。针对这一问题，课题组开发了一种用于生成高分辨率时空无缝NDVI的新型时空融合方法TALESF，有效解决了受云污染和大多数时空融合算法忽略地形效应的问题，为生成高时空分辨率NDVI数据提供了一种准确、高效的解决方案。该成果近期将发表于遥感领域顶刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》。

研究背景：

归一化植被指数NDVI是地球系统科学中的一个关键变量。虽然目前已有大量公里级NDVI卫星产品，但高分辨率产品，特别是基于庞大的Landsat数据档案库生成的高分辨NDVI产品，仍然十分稀缺。利用Landsat数据生成的高分辨率NDVI面临两大挑战：一是频繁的云层覆盖导致数据采集不规律；二是地形引起的辐射畸变影响复杂地形区域的光谱信号精度。因此，亟需开发一种能降低山区地形效应且不受云污染影响的高时空分辨率NDVI反演方法。

研究方法：

本文提出了一种多源数据协同驱动的高精度NDVI重建方法，通过融合地形校正、机器学习建模与时序重建技术，实现复杂地表环境下高时空连续性NDVI数据的构建。该方法首先基于PLC算法消除地形效应对Landsat反射率的影响，并引入随机森林模型估算晴空NDVI；随后，基于相似像元的季节变化特征对云覆盖区域进行时序重建，并结合GLASS NDVI的贡献权重进行多结果融合，最终实现高时空连续性的NDVI重建，为山区和复杂地表区域的植被动态监测提供了可靠数据支撑。

主要结果：

TALESF方法在高时空分辨率NDVI反演中展现出显著优势。在六个异质性地表场景的评估结果（图1）表明，TALESF生成的NDVI展现出优异的空间连续性和邻域一致性。相较于GLASS和MODIS数据，空间分辨率显著提高，纹理细节更加清晰。此外，TALESF对于突发的地表变化（如火灾）具有时间适应性，相较于其他方法，其与真实的空间变化特征具备最佳一致性。此外，模拟云掩膜实验中TALESF方法展现出优秀的重建性能（图2），能够准确地恢复空间细节，与参考影像具备高度一致性（R²=0.83），且RMSE最低，在空间维度和光谱维度的精度得到权衡（图3）。

该研究得到了国家自然科学基金(42401396和42271323)、科技部基础资源调查项目(2022FY100204)、国家重点研发计划(2023YFF1303602)以及中央高校基本科研业务费专项资金(2682024CX091)支持

2025年1月7日，课题组2024级硕士研究生学位论文开题报告会在X4520会议室顺利举行。评审专家组由我院吴小丹教授、李小军教授、熊川副教授组成。

会上，各位硕士研究生依次围绕论文的选题背景与研究意义、国内外研究现状、研究思路与技术方法等进行了汇报。评审专家认真听取了汇报内容，并就如何进一步聚焦科学问题、优化技术路线、凝练研究创新点提出了指导意见。

会后，各硕士研究生将充分吸收专家意见，对各自课题的整体框架与技术路线进行调整与优化，确保后续工作的顺利开展。

2026年1月18日，课题组承办的科技基础资源调查专项 “川滇生态屏障区生态环境综合科学考察与数据库建设”项目2025年度工作总结会议在成都顺利召开。

会议邀请了中科院半导体研究所冯仁国研究员、中科院西北生态环境研究员丁永建研究员、中国地质大学吴克宁教授、中科院成都山地所葛永刚研究员、西南交通大学刘国祥教授、清华大学杨雨亭研究员、四川大学孙守琴研究员担任会议专家。项目负责人四川大学王根绪研究员、课题负责人中国林业科学研究院高原林业研究所苏建荣、中国科学院南京土壤研究所杨金玲研究员、四川大学李克峰教授、空天院仲波副研究员及项目组20余位骨干成员参加了本次会议。会议由冯仁国研究员主持。

各课题负责人围绕2025年度进展、考核目标完成情况、下一年度工作安排等进行了汇报。专家组听取了各课题的工作总结报告后进行了专家质询，并对课题的进展提出了宝贵建议，明确了下一年度的工作重心与攻关方向。

团队承担了子课题“川滇生态屏障区生态参数的高时空分辨率遥感反演”，本子课题年度代表性成果包括：(1)生成了川滇生态屏障区全域地形校正的高时空分辨率植被结构与功能参数数据集；(2)分析了川滇生态屏障区内重大自然灾害对植被的扰动及灾后恢复状况；(3)分析了川滇生态屏障区植被生态参量时空动态趋势。截止2026年1月，依托该项目，团队累计发表学术论文12篇，其中RSE1篇，TGRS 4篇；授权发明专利5项；培养博士研究生2名，硕士研究生5名；团队负责人尹高飞教授入选国家高层次领军人才、项目骨干张国东晋升副教授。