基于GEE与多源遥感数据融合反演高时空分辨率物候

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基于GEE与多源遥感数据融合反演高时空分辨率物候
Accurately retrieving vegetation phenology at high spatial and temporal resolutions based on GEE and multi-source remote sensing data fusion
“在植被物候研究领域，专家基于Google Earth Engine平台，利用ESTARFM算法融合Landsat 8影像与MODIS产品，生成高时间分辨率EVI序列，验证了其在物候监测能力上相比MODIS数据的提升效果，并探讨了影响融合效果的因素，为精细化的植被动态监测和生态系统研究提供理论支撑和数据参考。”
2024年28卷第11期页码：2910-2926
纸质出版日期： 2024-11-07 ，
DOI： 10.11834/jrs.20232646
稿件说明：

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宋杰，张朝，韩继冲.2024.基于GEE与多源遥感数据融合反演高时空分辨率物候.遥感学报，28（11）： 2910-2926

Song J，Zhang Z and Han J C. 2024. Accurately retrieving vegetation phenology at high spatial and temporal resolutions based on GEE and multi-source remote sensing data fusion. National Remote Sensing Bulletin， 28（11）：2910-2926
宋杰，张朝，韩继冲.2024.基于GEE与多源遥感数据融合反演高时空分辨率物候.遥感学报，28（11）： 2910-2926 DOI： 10.11834/jrs.20232646.

Song J，Zhang Z and Han J C. 2024. Accurately retrieving vegetation phenology at high spatial and temporal resolutions based on GEE and multi-source remote sensing data fusion. National Remote Sensing Bulletin， 28（11）：2910-2926 DOI： 10.11834/jrs.20232646.