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1、第2期,总第64期国土资源遥感No.2,20052005年6月15日REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESJun.,2005利用时间序列傅立叶分析重构无云NDVI图像1,2111王丹,姜小光,唐伶俐,习晓环(1.中国科学院中国遥感卫星地面站,北京100086;2.中国科学院研究生院,北京100039)摘要:利用基于傅立叶变换的HANTS算法,对中国地区(不包括南海诸岛)AVHRRNDVI时间序列数据进行简化和压缩,将植被的动态变化情况通过NDVI在时间和空间上量化,实现了时间序列图像中云和错误信息的检测、
2、去除和替代。利用HANTS算法提取时间序列的傅立叶分量(幅值分量、频率分量),并由这些分量得出NDVI时间序列拟合曲线,依照曲线进行时间上的插值,从而重构无缝的时间序列图像。关键词:时间序列图像;NDVI;傅立叶分析中图分类号:TP75文献标识码:A文章编号:1001-070X(2005)02-0029-040引言2处理方法NOAA卫星传感器AVHRR提供了地球每日的2.1数据预处理观测数据,NOAA/AVHRRPAL(PathfinderAVHRR云的影响普遍存在于遥感图像中,对于覆盖范Land)数据集最常用的变量是归一化植
3、被指数(ND2围大的图像尤为明显。在检查PALNDVI时间序列VI),NDVI受云量影响明显,在很多针对地表特性的图像时,我们发现云对图像的干扰十分明显,严重影遥感应用中,云的覆盖对图像分析有非常大的影响。像图像的正常使用。因此,必需进行去云处理。简尽管目前在去云方法研究方面取得了不同程度的进单的方法是取一旬之中NDVI最大值作为这个期间展,但由于结果图像中都会存在一些数据间隙,总的的NDVI值,由此来减少云的干扰,这种方法叫做最来说,效果还不能令人满意。大值合成法(MVC)。但是,如果一旬时间内所有图本文运用基于傅立叶变换的
4、HANTS算法来实像都有云的话,就无法得到该旬无云图像,因此,仅现两个目标:①搜索并去除受到云干扰的观测数仅使用最大值合成法是不够的,还必须在最大值合据;②对剩余的观测数据进行时间插值,重构连续成后做进一步的处理。2.2HANTS变换时间序列图像。该方法的基本思想是:针对每个像傅立叶变换是处理周期性时间序列图像十分有素点,利用傅立叶分量来模拟它的时间序列,检验出效的分析方法,它基于谐波的余弦分解,将图像信息偏离时间序列拟合曲线较远的数据,将它们去掉,然[2,3]分解成幅值信息和相位信息进行分析。快速傅[1]后用傅立叶特征分量计
5、算出的时间插值去填充。立叶变换(FFT)要求样本序列具有相同的时间间隔,但AVHRR/NDVI数据集存在数据缺失的情况,1数据源FFT无法直接使用,因此,需要对FFT进行改进。HANTS算法就是改进后的一种有效算法,它可以灵采用NOAA/AVHRRNDVI数据集,像元大小为活处理时间序列数据不等间隔的问题,同时,通过8km×8km,时间分辨率为10d。该数据集是1981HANTS变换可以明显降低云量干扰。年7月～2001年9月20a内的每10d(旬)合成图2.2.1HANTS算法的原理像,数据覆盖范围为东经56.40°～140
6、.08°,北纬[1]HANTS工作过程是:首先由所有的离散数据14.90°～54.98°,该范围是未包括南海诸岛的中国量生成最小平方拟合曲线,然后检查每一个数据值,地区。收稿日期:2004-12-08;修订日期:2004-12-12基金项目:国家自然科学基金项目(40271084)和863项目(2002AA130010-1-4)资助。·30·国土资源遥感2005年将它与曲线进行比较。图像上受云干扰的点,NDVI值会很低,因此,明显低于拟合NDVI变化曲线的点3结果分析是受云干扰的点,要剔除并赋零值。其中偏离量超过阈值最大的点最
7、先剔除,然后根据剩余的采样点以1998年NDVI时间序列数据为例,进行数据重新生成拟合曲线,再检查每个数据值,再剔除偏离处理结果分析和方法验证。图像的时间信息参数设曲线值超过阈值的点。反复循环此过程,最后就能定为:周期长度为365d,分解时间段分别为365d生成光滑的曲线。(1年)和182d(6个月)。经HANTS变换去云处理为了得到满意、合理的结果,首先需要设定两个后,得到5个傅立叶分量值(NDVI均值、全年NDVI条件对数据的剔除过程进行限制,一个是偏离点与幅值、半年NDVI幅值、全年相位值和半年相位值)。曲线的绝对距离(
8、阈值),另一个是拟合曲线必须保根据傅立叶幅值和相位值分量,重构全年按旬计算留的最少点数。按照这种方法,有云的数据图像会的36幅时间序列图像,设置采样时间(起始/结束时被剔除,然后基于拟合后的光滑曲线生成傅立叶幅间及时间间隔(10d)),按照采样时间进行时间插[1]值和相位图像
