【摘 要】
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时序NDVI数据集已经成功地应用于全球与区域环境变化、植被动态变化、土地覆盖变化和植物生物物理量参数反演等方面的研究.受到大气条件和传感器自身因素的制约,虽然经过严格
【机 构】
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兰州大学资源环境学院,甘肃,兰州730000
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时序NDVI数据集已经成功地应用于全球与区域环境变化、植被动态变化、土地覆盖变化和植物生物物理量参数反演等方面的研究.受到大气条件和传感器自身因素的制约,虽然经过严格的预处理,时序NDVI数据集仍包含很多噪声,影响其进一步的应用.首先介绍了近几年来普遍使用的6种时序NDVI数据集的重建方法:改进的最佳指数斜率提取法、均值迭代滤波法、Savitzky-Golay滤波法、傅立叶变换法、非对称高斯函数拟合法和时间序列谐波分析法;然后采用这几种方法对张掖地区2007年和2008年10 d最大值合成的SPOT/VEGETATION的时序NDVI数据进行了重建,对重建结果进行了比较和评价;最后对人为的噪声序列进行重建,对重建结果的优缺点进行评价.
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