谐波改进的植被指数时间序列重建算法
提出一种基于傅里叶谐波分析的改进算法,引入异常值检测算法,检测拟合过程中的异常值,增加数据拟合的真实性;迭代前动态估算出待处理序列点的峰值个数(即频数),解决整个区域预设单一频数的不合理性;引入拟合影响因子,自动控制迭代终止条件,避免传统方法中人为设置阈值导致的不确定性.利用2003年华北平原MODIS EVI时间序列图像验证表明,较之HANTS算法,改进算法能够有效修正噪声污染像元值,修正后的EVI时序曲线更能反映地物内在的物候变化规律,并能够更好地保真原始曲线上的特征(点),如作物EVI最大值、最小值出现的时间和大小关系.
植被指数图像时间序列、滤波、傅里叶谐波、异常值检测、拟合影响因子
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TP751.1(遥感技术)
国家自然科学基金项目40971205;国家科技支撑课题2007BAH15B01;遥感科学国家重点实验室开放基金03Q00300649
2010-07-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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