时序植被指数.doc

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1、利用时间序列傅立叶分析重构无云NDVI图像05年国土资源遥感王丹其中，频率个数3，高低抑制标志为低，无效数据剔除为250，拟合误差没写，超出极限没写基于MODIS－NDVI时序数据的重庆市植被变化研究12年测绘与空间地理信息刘倩楠采用最大值合成(MVC)与最佳指数斜率提取(BISE)组合法和时间序列谐波分析法(HANTS)对重庆地区2006～2010年的共五年MODIS－NDVI时序数据进行降噪处理与数据重构。本文以森林NDVI处理为重点，参考国内外文献，经过反复对比试验，最终选取参数分别是2(频率数)，low(方向)，1000(曲线匹配阈值)，8

2、(剩余点个数)。MODISNDVI时间序列数据的去云算法比较11年国土资源遥感梁守真HANTS算法在进行NDVI时间序列处理时,需要设置频率个数、误差阈值、最大删除点个数及有效数据范围等参数,这些参数的设置没有客观标准,只能根据经验或多次试验来确定。本研究采用的各参数值(或数据范围)分别为4、1500、8及0~10000多种时序NDVI重建方法比较与应用分析14年中国农业科学张晗HANTSHANTS是以傅立叶变换为基础的谐波分析法（式8）。其中，A0为谐波的余项，等于序列的平均值；Aj为各谐波的振幅；Xj=2j/N为各谐波的频率，N为序列的长度；H

3、i为各谐波的初相位；m为谐波的个数，等于N-1。HANTS主要确定频率数、数据范围、曲线匹配阈值、最大删除点个数4个参数。频率数的选择最为关键，梁守真等选择4个/年[17]，刘倩楠等选择2个/年[21]。在此基础上以每年2、2.5、3、3.5、4个频率分别拟合采样点NDVI曲线，获取与原始曲线的标准误差（RMSE），见表1，发现随着频率数的增加RMSE逐渐减小，拟合精度逐步提高。但是频率数的提高会出现细小的波峰，尤其是陕北地区作物相邻两个生长期的间隔较大（图1），故采用频率数为3.5个/年（共计46，做的是2000-2012年的）。根据试验结果和参

4、考文献