进行遥感图像数据融合的步骤：

遥感图像融合是将只有高时空分辨率(但时间跨度较大）和只有高时间分辨率(空间分辨率较低)的两个张图像各自提取其优势部分，生成高时空分辨率的遥感图像，该方法可在增强遥感高分辨率图像时间连续性和提高遥感图像利用率以及各种植被指数的长时间序列生成中又有很好的帮助，现在有很多算法已经做的十分好了：免费遥感图像融合论文+代码https://github.com/max19951001/Free-shared-Spatiotemporal-method-of-remote-sensing-

下面简述最原始最简单的：灵活时空遥感融合方法（FSDAF）:

该方法在2016年发表在 remote sensing of environment 上并且较为经典，介绍具体算法思想不是本文目的，感兴趣朋友请自行进入上方链接并下载阅读。FSDAF需要准备3张遥感图像，一张同日期的高分辨率图像landsat（fine image）和低分辨率MODIS（coarse image），另外则是需要一张预测日期的低分辨率图像，使用这三张图像来预测高分率图像：

首先辐射定标和大气校正，然后利用MCTK或者MRT对图像进行重投影和重采样，将MODIS图像重投影UTM—WGS84，并且输入正确的条带号，如51N确的条带号

然后几何校正：ENVI-基本操作-几何图像的矫正_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1VV411o7Pb/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.0

在进行剪裁。

然后融合。