对于遥感影像进行时空融合算法计算，输入两对影像和一副预测影像即可运行。（在idl运行，再输入影像）

初始自己做研究时尝试过的遥感影像融合算法类型，与arcgis10.2结合的插件，属于开源资源，算是搬运的借花献佛，若将其用于论文的同道们记得添加引用啊。此方向研究属实比较成熟，诸位行业大佬已经将其研究的极为透彻，相关代码也逐渐走向开源，诸君可将其应用于实际的应用型研究中。祝学术事业节节攀高

将具有不同空间分辨率和时间分辨率的多源组合起来以产生高时空分辨率归一化植被指数（NDVI）时间序列数据集具有重要意义。 在这项研究中，分析和比较了四个时空融合模型。 这些模型包括时空自适应反射率模型（STARFM），增强型时空自适应反射率融合模型（ESTARFM），灵活的时空数据融合模型（FSDAF）和时空植被指数图像融合模型（STVIFM）。 目的是：1）使用重庆市巴南区的Landsat-MODIS NDVI图像比较四种融合模型； 2）定量和直观地分析预测准确性。 结果表明，STVIFM将更适合于生成NDVI时间序列数据集。

FSDAF方法进行遥感数据时空融合，代码运行前需要新建temp文件夹，详情见文档-------------------------

ESTARFM方法进行遥感数据时空融合，代码运行前需要新建temp文件夹，详情见文档